kitabı yüklemek için tıklayınız

Transkript

Orman İşletme Şefliklerinin Etkinliğinin
Bulanık Veri Zarflama Yöntemi ile Belirlenmesi
Dr. İsmail ŞAFAK
Prof. Dr. Altay Uğur GÜL
Mehmet Emin AKKAŞ
Mustafa GEDİKLİLİ
S. Ümit PORTAKAL
Ş.Mümtaz KANAT
ISBN: 978-605-84549-1-0
www.ormanmuhendisi.org
2015
ÖNSÖZ
TÜBİTAK-Tarım, Ormancılık ve Veterinerlik Araştırma Destek Grubu (TOVAG)
tarafından 110O126 proje numarası ile desteklenen “Orman İşletme Şefliklerinin Etkinliğinin
Bulanık Veri Zarflama Yöntemi ile Belirlenmesi (Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge
Müdürlüğü Örneği)” adlı araştırmanın sonuç raporu dikkate alınarak bu kitap hazırlanmıştır.
Araştırmada, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 164 adet orman
işletme şefliğinin 2007-2009 yıllarındaki etkinliği, hem orman bölge müdürlüğü bazında ayrı
ayrı, hem de Ege Bölgesi bazında Bulanık Veri Zarflama Yöntemi (BVZA) ile
değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, BVZA modellerini çözmek için Microsoft Excel Çözücü
Eklentisine dayanan bir modül geliştirilmiştir.
Araştırmaya zaman ve emek ayıran, 2007-2009 yıllarına yönelik çok sayıdaki veriyi,
özveri ve titizlik göstererek araştırma ekibine ulaştıran orman işletme şefliklerine ve
çalışanlarına teşekkür ederiz. Yine; öncelik formlarının değerlendirilmesi ve verilerin
toplanması aşamalarında mesleki bilgi, deneyim ve düşünceleri ile araştırmaya katkı
sağlayan bölgede görev yapan orman mühendislerine de teşekkürlerimizi sunarız.
Araştırma projesine mali destek sağlayan TÜBİTAK Araştırma Destek Programları
Başkanlığı’na, TOVAG’a, projenin öneri aşamasında ve sonrasında çalışmamızı akademik
açıdan değerlendiren panel üyelerine, proje çalışması sırasında idari ve mali konularda
bizlere yardımcı olan Bilimsel Programlar Uzmanı Sn. Yasemin VURALOĞLU’na ve Sn.
Ahmet ALDEMİR’e teşekkür ederiz.
Arazi ve büro çalışmaları boyunca, her türlü desteğini gördüğümüz Ege Ormancılık
Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü personeline de teşekkür ederiz.
Araştırmanın orman kaynakları yöneticilerine, araştırmacılara ve meslektaşlarımıza
faydalı olması en büyük dileğimizdir.
Dr. İsmail ŞAFAK
Prof. Dr. Altay Uğur GÜL
Mehmet Emin AKKAŞ
Mustafa GEDİKLİLİ
S. Ümit PORTAKAL
Ş.Mümtaz KANAT
İÇİNDEKİLER
Sayfa No
Önsöz
I
İçindekiler
II
Kısaltma Listesi
IV
1. Giriş
1
2. Literatür Özeti
6
2.1. Orman Kaynakları Yönetiminde VZA İle İlgili Uluslararası Literatür
6
2.1.1. Orman Kaynakları Yönetiminde Klasik VZA Uygulamaları
6
2.1.2. Çeşitli Sektörlerde Bulanık VZA Uygulamaları
8
2.2. Ormancılıkta Etkinlik, Verimlilik, Başarı ve Performans Ölçümü
İle İlgili Ulusal Literatür
16
3. Materyal ve Yöntem
20
3.1. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA)
20
3.2. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) Modülü
26
3.3. Öncelik Formları
27
3.3.1. Öncelik Formlarında Yer Alan Verilerin Güvenilirliği
30
3.3.2. Öncelik Formlarına Yönelik Sonuçlar
31
3.4. Bilgi Formu
34
3.4.1. Bilgi Formunun Hazırlanmasına Yönelik Faaliyetler
34
3.4.2. Bilgi Formunun Doldurulmasına Yönelik Faaliyetler
34
3.4.3. Bilgi Formlarının Bilgisayara İşlenmesi
35
3.4.4. Eksik Verilerin Kontrolü ve Tamamlanması
35
3.4.5. Etkinlik Analizinde Kullanılacak Verilerin Varlık/Yokluk Analizi
ile Belirlenmesi
37
3.4.6. Etkinlik Analizinde Kullanılacak Bulanık Veri Zarflama
Analizi (BVZA) Modellerinin Kararlaştırılması
3.4.7. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) Modelleri
4. Araştırma Bulguları ve Değerlendirme
39
47
51
4.1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
Etkinlik Düzeyine Yönelik Bulgular
51
4.1.1. Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerlerine Yönelik Bulgular
51
4.1.2. Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına Yönelik Bulgular
53
II
Sayfa No
4.2. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
55
55
57
4.3. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
59
59
62
4.4. Ege Bölgesi’ndeki 164 Orman İşletme Şefliğinin Etkinlik Düzeyine
Yönelik Bulgular
64
64
70
4.5. Bulguların Orman İşletme Müdürlükleri Bazında Değerlendirilmesi
74
4.5.1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine
Yönelik Bulguların Değerlendirilmesi
74
4.5.2. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine
82
4.5.3. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine
93
5. Sonuç ve Öneriler
109
Kaynaklar
116
Ekler
125
EK-1: BVZA Modülü Kullanım Kılavuzu
126
EK-2: Ege Bölgesi Öncelik Formu
137
EK-3: Bilgi Formu
144
EK-4: Modellerin Kararlaştırılmasına Yönelik Aşamalar
149
III
Kısaltma Listesi
KB
:Karar Birimi
OBM
:Orman Bölge Müdürlüğü
OGM
:Orman Genel Müdürlüğü
DKGH
:Dikili Kabuklu Gövde Hacmi
VZA
:Veri Zarflama Analizi
BVZA
:Bulanık Veri Zarflama Analizi
CCR
:Charnes, Cooper ve Rhodes Modeli (Charnes et al., 1978)
BBC
:Banker, Charnes ve Cooper Modeli (Banker et al., 1984)
Model_Denizli
:Denizli Orman Bölge Müdürlüğü kapsamında faaliyet gösteren
42 adet orman işletme şefliğinin etkinliğini değerlendirmek üzere
geliştirilen Bulanık VZA modeli
Model_İzmir
:İzmir Orman Bölge Müdürlüğü kapsamında faaliyet gösteren 51
adet orman işletme şefliğinin etkinliğini değerlendirmek üzere
Model_Muğla
:Muğla Orman Bölge Müdürlüğü kapsamında faaliyet gösteren 71
adet orman işletme şefliğinin etkinliğini değerlendirmek üzere
Model_Ege
:Ege Bölgesi’nde faaliyet gösteren 164 adet orman işletme
şefliğinin etkinliğini değerlendirmek üzere geliştirilen Bulanık
VZA modeli
IV
1. Giriş
Etkinlik, en iyi üretim teknikleri kullanılarak elde edilen maksimum çıktının, fiili çıktıya
olan oranı veya bir karar biriminin veri-girdi-teknoloji sepetiyle mümkün olabilen maksimum
çıktıyı üretme kapasitesi ve istekliliği olarak ifade edilmektedir (Candemir ve Deliktaş, 2001).
Etkinlik, minimum çaba veya masraf ile maksimum sonuçlar elde etme kapasitesi olarak da
tanımlanmaktadır (Kök, 1991). Diğer bir ifadeyle etkinlik, mevcut girdileri kullanarak, en fazla
çıktıyı üretmek veya belirli bir çıktıyı üretmek için en az girdiyi kullanmaktır (Özcan, 2005).
Günlük konuşmalarda, etkinlik kavramı yerine performans, etkililik ve verimlilik
kavramları
kullanılabilmektedir.
Bu
kavramların
tanımları
ve
aralarında
farklılıklar
bulunmaktadır. Buna göre, performans, genel anlamda amaçlı ve planlanmış bir etkinlik
sonucunda elde edileni, nicel ya da nitel olarak belirleyen bir kavramdır. Performans, işletme
amaçlarının gerçekleştirilmesi için gösterilen tüm çabaların değerlendirilmesi olarak da
tanımlanmaktadır (Akal, 2005).
Etkililik, çıktı ve kalite için konulan hedefleri gerçekleştirme derecesi olarak
tanımlanmaktadır (Prokopenko, 2003).
Etkenlik, yararlı çıktı sağlamak için kaynakların hangi ölçüde etkili kullanıldığını ifade
etmektedir (Prokopenko, 2003).
Verimlik, genel olarak, bir üretim ya da hizmet sisteminin ürettiği çıktı ile bu çıktıyı elde
etmek için kullanılan girdi arasındaki ilişkidir (Prokopenko, 2003). Verimlilik, her zaman bir
işletmecilik konusu olmuş, fakat oldukça karmaşık olan bu konuya kesin ve herkesçe kabul
edilebilir bir açıklık getirilememiştir (Greene, 1988).
Etkinlik ve verimlilik birbiri yerine kullanılabilen, ancak anlam yönünden birbirinden
ayrılan kavramlardır. Verimliliğin özünde etkinlik olup, etkinlik sağlanmadan verimlilik
sağlamak mümkün değildir. Verimlilik, daha çok işletme boyutlu bir kavram iken, etkinlik
iktisat biliminin ilgi gösterdiği bir alan olarak gözükmektedir. Verimlilik, bir bütün halinde
kaynak etkinliğini ölçmekte iken, etkinlik her bir üretim kaynağı başına elde edilen çıktıyla
değerlendirilmektedir. Yine, etkinlik, daha çok kısa dönemli bir olgu iken, verimlilik uzun
dönemli bir olgudur (Bakırcı, 2006). Verimlilik kavramının uzun dönemli zaman serileri için
düşünülmesi ve izlenilmesi, daha anlamlı sonuçlar doğururken; etkinlik kavramının kısa
dönemler için, bir yıllık, hatta mevsimlik yatay kesitler halinde ölçülebilmesi ve izlenebilmesi,
planlayıcı ve uygulamacıların daha sağlıklı tahmin yapmalarına imkân verir. Bu tür tahminler,
alınması gerekli tedbirler ile ilgili optimum zamanlama sağlayabilir. Kaldı ki etkinlik uzun
dönemler için de hesaplanmaktadır (Kök, 1991).
Etkinlik ölçümü, gelir ve yatırım planlamasına etki eden faktörlerin belirlenmesine ve
karar almada kullanılacak önceliklerin saptanmasına yardımcı olmaktadır. Bu amaçla
işletmelerde, gerçekçi hedeflerin konulması ve kontrol noktalarının oluşturulmasında etkinlik
ölçümleri ön plana çıkmaktadır.
Kamu sektöründe yürütülen faaliyetlerin, genellikle çok sayıda çıktısı vardır. Bu
çıktıların hemen hemen tamamı, hesaplanamayan ve/veya toplanamayan bir niteliktedir.
Dolayısıyla; çıktının ölçülmesindeki bu güçlükler, kamu sektöründeki ölçümlerin, tek yönlü
olarak girdi ölçütleri ile yapılmasına yol açmıştır. Çıktı ölçütlerinin olduğu alanlarda da, bu
ölçütlerin, büyük bir olasılıkla, homojen olmayan birimlerle ifade edilmesi söz konusu
olmaktadır (Güran ve Cingi, 2002).
Orman işletme şeflikleri, Orman Genel Müdürlüğü’nün (OGM) taşra teşkilatı içinde
orman işletme müdürlüklerine bağlı olarak faaliyetlerini sürdüren birimlerdir. Orman işletme
şeflikleri, ilgi ve çıkar gruplarının orman kaynakları ile ilgili ulusal ve yerel düzeydeki
gereksinimlerini karşılamayı amaçlamaktadır. Bu nedenle; orman işletme şefliklerinin etkinlik
düzeylerinin belirlenmesinde çok amaçlı ve karmaşık bir yapı ile karşılaşılmaktadır.
24 Ocak 2011 tarih ve 27825 sayılı Orman Genel Müdürlüğü Taşra Teşkilatı Kuruluş ve
Görev Yönetmeliği ile orman işletme şefliklerinin görevleri ve kurulmasında dikkate alınacak
ölçütler saptanmıştır. Buna göre, orman işletme şefliklerinin kuruluşunda;
a) Coğrafi mevkii, havza bütünlüğü ve arazi durumu, kuruluşun sınırlarının zorunluluk
halleri dışında mülki sınırlarla uygun olması durumu,
b) Ormanlık alanların fonksiyonları ile bu fonksiyonel alanların büyüklüğü ve yapısı,
c) Nüfus, nüfus yoğunluğu ve dağılışı, sosyal ve ekonomik durumun ormancılık
faaliyetleri ile olan münasebetleri,
ç) Yangın, adet ve alanları, orman zararlıları ile mücadele ve orman suçları,
d) Gençleştirme ve bakım çalışmalarına konu sahaların işletme sınıfları itibarıyla
miktarları ve silvikültürel ihtiyaçları,
e) Ağaçlandırılmış saha miktarı ile bu sahalardan sıklık ve bakım çağına ulaşmış saha
miktarları, özel ağaçlandırma alanlarının miktarı,
f) Baltalık ormanı tesis ve yenileme sahaları ile koruya tahvil ve ıslaha konu sahalar,
g) Üretim, taşıma, depolama ve pazarlama durumu,
ğ) Halk-orman ilişkilerinin durumu ve düzenlenmesi, zati ihtiyaç verilen orman köyü ve
hane adedi, verilen her türlü izinler, mevcut fabrika, şerit, hızar adet ve kapasiteleri,
h) Diğer mahalli özellikler
dikkate alınmaktadır. Görüldüğü gibi, orman işletme şeflikleri rastgele değil, belirli ölçütlerin
değerlendirilmesi sonucunda kurulmaktadır.
Bu mevzuat dikkate alındığında, orman işletme şefliklerinin orman ürünlerinin üretimi,
silvikültür, orman yangınları ile mücadele, orman koruma, orman yollarının yapım ve bakımı,
orman kadastrosu ve hukuki faaliyetler başlıkları altında açıklanabilecek orman kaynaklarının
2
yönetimi ile ilgili çeşitli, görev, yetki ve sorumlulukları bulunmaktadır. Buna göre de; orman
işletme şeflikleri, kendine bağlı muhasebe ve pazarlama birimleri olmasa da, ormancılık
faaliyetleri ile ilgili görev, yetki ve sorumlulukları çerçevesinde halkla ilişkiler, koruma,
planlama, uygulama, üretim, istihdam, depolama gibi teknik, idari ve mali işleri yürüten
OGM’nin taşradaki en küçük birimleridir.
Orman işletme şefliklerinde yapısal özellikler, orman ürünlerinin hasat koşulları vb.
özellikler
farklılık
gösterebilir.
Ormancılık
faaliyetlerinin
açık
hava
koşullarında
gerçekleştirilmesi nedeniyle, orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeyleri, benzer koşullarda
bile değişiklik gösterir. Buna karşılık; orman işletme şefliklerinde, kaynak kullanım düzeyinin
ve üstlenilen yükümlülüklerin ne ölçüde yerine getirildiğinin belirlenebilmesi, birbiriyle
karşılaştırılabilmesi ve zaman içinde nasıl bir gelişme gösterdiğinin izlenebilmesi açısından
ekinlik ölçümleri konusu oldukça önemlidir.
Araştırmanın Gerekçesi
Orman işletme şefliklerinin kendisiyle ve sektör içindeki diğer orman işletme
şeflikleriyle, düzenli olarak, ormancılık faaliyetleri bakımından karşılaştırılmasına yönelik
değerlendirmeler, sürdürülebilir orman yönetimi açısından önemlidir. Ancak; Türkiye’de
orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerini izleyen ve diğer orman işletme şeflikleriyle
karşılaştıran bir yapı henüz bulunmamaktadır. Bu eksikliği gidermek ve böylece, orman
işletme şefliklerinin etkinliklerini değerlendirmek, bu araştırmanın en önemli gerekçesidir.
Nitekim;
orman
işletme
şefliklerinin
etkinliklerinin
değerlendirilmesine
yönelik
araştırmalara gereksinim duyulduğu aşağıdaki yayın ve araştırmalarda da ifade edilmiştir.
Ulusal Ormancılık Programı’nda belirtilen ulusal ormancılık ilkelerinden 9. ilke verimlilik
ve maliyet etkenliğidir. Bu programının ormancılıkta etkinlik ölçümüyle ilgili olarak
gerçekleştirilmesi istenilen faaliyetleri 19, 20, 61, 95 ve 142 numaralı eylemlerde yer
almaktadır (Anonim, 2004).
Geray (1998)’de orman kaynakları yönetiminde yaşanan darboğazlar gruplandırılmıştır.
Burada öncelikli darboğaz, orman kaynaklarının verimsiz ve etken olmayan bir biçimde
yönetilmesi ve işletilmesi olarak belirtilmiştir.
Türkiye ve Orta Doğu Amme İdaresi Enstitüsü tarafından 2002 yılında tamamlanan
“Orman Genel Müdürlüğü Yeniden Yapılanma ve Norm Kadro Projesi”’nin sonuç raporunda
OGM’nin daha etkili ve verimli çalışmasını sağlamak açısından yapıya ve işleyişe yönelik
bazı değişiklikler önerilmiştir. Bu önerilerin 9. ve 12. maddeleri orman işletme şeflikleri ve
araştırma konusu ile ilgilidir. Buna göre,
9. Madde’de orman işletme şefliklerinin sayılarının ve büyüklüklerinin belirlenmesinde
bilimsel kriterlerin dikkate alınması gerektiği, ancak mevcut uygulamada, daha çok politik
3
etkenlerin rol oynadığı, mevcut orman işletme şefliklerinin, OGM Taşra Birimleri Kurulması
Değiştirilmesi ve Kapatılması Esasları Hakkında Yönetmelik hükümlerine göre yeniden
değerlendirilmesi, puanı tutmayan işlevsiz birimlerin kapatılması gerektiği vurgulanmaktadır.
12. Madde’de ise, bazı orman işletme şefliklerinin sorumluluk alanlarının, şefliklerin
etkili ve verimli çalışmalarını engelleyecek kadar geniş olduğu, görev alanlarının uluslararası
kriterlere göre belirlenmesi ve daraltılması gerektiği önerilmektedir.
Daşdemir (2002)’de ormancılıkta yaşanan sorunların temeli, ormancılığın kapsamının
yanlış anlaşılması, ormancılık örgütlerinde başarının tanımlanmamış olması ve rekabet
ortamının oluşturulmamış olmasına bağlanmıştır. Ayrıca; ormancılığın bir sistem olarak
işlemesi, aksayan yönlerinin ve darboğazlarının giderilmesi ve çağdaş ormancılık anlayışının
hâkim kılınması için özerk örgüt yapısı ile birlikte, başarının objektif olarak ölçümü ve primli
çalışma sistemi ile değerlendirilmesine ihtiyaç bulunduğu vurgulanmaktadır.
Doğru (2001)’de orman kaynaklarının değişik bileşenleri için yapılan envanterlerin
yetersizliği, toplanan verilerin azlığı ve plan uygulamalarında, ekonomik etkilere ve etkinliğe
yönelik bir değerlendirmenin olmayışı, orman amenajman planlarının eksikleri arasında
belirtilmektedir.
Bu araştırmada, hem Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü bazında ayrı ayrı
ve hem de Ege Bölgesi bazında orman işletme şefliklerinin etkinliklerinin nasıl
değerlendirileceği ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Ayrıca; araştırmacıların çeşitli konulardaki
etkinlik değerlendirmelerini Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) ile gerçekleştirmesi
amacıyla Microsoft Excel Çözücü Eklentisine dayanan Bulanık VZA Modülü geliştirilmiştir.
Bu doğrultuda yukarıda verilen literatür, orman işletme şefliklerinin gereksinimleri ve
eksiklikleri açısından değerlendirildiğinde, şefliklerin sorumluluk alanlarının belirlenmesinde,
şeflikler arasında rekabet ortamının oluşturulmasında, plan uygulamalarında eksik görülen
ekonomik etkilerin ve etkinliğe yönelik değerlendirmelerin yapılmasında, ihtiyaç duyulan
primli çalışma sisteminin kurulmasında, bu araştırmanın sonuçlarından ve BVZA ile
hesaplanan etkinlik değerlerinden yararlanılabilir.
Araştırmanın Amaçları
Araştırmanın uzun dönemli amacı, orman işletme şefliklerinin etkin bir biçimde
yönetilmesine katkıda bulunmak; orman işletme şefliklerinde etkinlik ölçümüne dayanan bir
ödül ve teşvik sisteminin kurulmasına yardımcı olacak veriler üretmektir.
Araştırmanın kısa dönemli amaçları, aşağıda verilmiştir.
•
Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü bazında belirlenecek girdi ve çıktı
değişkenler ile orman işletme şefliklerinin etkinliğini değerlendirmek,
4
•
Ege Bölgesi bazında belirlenecek girdi ve çıktı değişkenler ile orman işletme
şefliklerinin etkinliğini değerlendirmek,
•
Ülke bazında yapılacak benzer AR-GE çalışmalarında kullanılabilecek matematiksel
bir model geliştirmek,
•
BVZA çözümlemelerinde kullanılabilecek Microsoft Excel Çözücü Eklentisine
dayanan bir modül geliştirmek,
•
Ege Bölgesi’ndeki orman kaynakları yöneticilerine orman kaynaklarının etkin
yönetimini sağlayacak veriler üretmektir.
Araştırmanın Kapsamı
OGM taşra teşkilatı, sırasıyla orman bölge müdürlüğü-orman işletme müdürlüğü ve
orman işletme şefliği şeklinde hiyerarşik bir yapıya sahiptir. Türkiye`de 27 orman bölge
müdürlüğüne bağlı 218 orman işletme müdürlüğü ve bu orman işletme müdürlüklerine bağlı
1340 orman işletme şefliği bulunmaktadır. Orman işletme şeflikleri, OGM’nin taşradaki en
küçük birimi olup, orman işletme müdürlüklerine bağlı olarak faaliyetlerini sürdürmektedir.
Araştırma, Ege Bölgesi’nde Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 26
orman işletme müdürlüğüne bağlı olarak faaliyetlerini sürdüren 164 orman işletme şefliğinin
tamamını kapsamaktadır. Böylece, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42, İzmir Orman
Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 71 orman işletme şefliği
araştırma kapsamına girmektedir.
5
2. Literatür Özeti
Bu bölüm, iki başlık altında ele alınmıştır. Birinci başlıkta, ormancılık sektöründe klasik
ve BVZA yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen uluslararası çalışmalara yer verilmiştir. İkinci
başlıkta ise ormancılık sektöründe etkinlik, verimlilik, başarı ve performans belirlemek
amacıyla gerçekleştirilen, ulusal düzeyde yapılan araştırmalar incelenmiştir. Ormancılık
dışındaki sektörlerde, etkinlik ölçümü ve klasik veri zarflama analizi ile ilgili çok sayıda yayına
ulaşılmış olmasına rağmen, konu bütünlüğünün dağılmaması açısından bu başlık altında
verilmemiştir.
2.1. Orman Kaynakları Yönetiminde VZA İle İlgili Uluslararası Literatür
2.1.1. Orman Kaynakları Yönetiminde Klasik VZA Uygulamaları
Ormancılıkta VZA uygulamaları 1986 yılında Rhodes tarafından başlatılmış olup, 2000
yılına kadar genellikle teknik etkinlik ölçümü üzerine yoğunlaşan toplam sekiz araştırmaya
rastlanmıştır (Joro ve Viitala, 1999; Balteiro et al., 2006). Ancak; günümüzde ormancılık
sektöründeki çok sayıdaki problemin çözümünde, VZA’dan yararlanılmaktadır. Ormancılık
sektöründe, ormancılık birimleri veya kuruluşları kapsamında rastlanan bazı VZA
uygulamalarına aşağıda yer verilmiştir.
Kao ve Yang (1991)’de Tayvan’da 13 doğal orman bölgesinin teknik etkinliği, 1978–
1987 yıllarına ait 10 yıllık verilerin ortalaması alınarak, dört çıktı ve dört girdi değişken ile
ölçülmüştür. Kullanılan çıktı değişkenler hektardaki odun üretim miktarı, hektar başına
üretilen odun dışı orman ürünlerinin parasal değeri, toprak koruma, hektardaki yıllık ziyaretçi
sayısı olup, girdi değişkenler ise hektar başına yıllık bütçe, başlangıç yılında hektardaki stok
miktarı, hektarda kullanılan işgücü sayısı ve arazi büyüklüğüdür.
Viitala ve Hanninen (1998)’de Finlandiya’da 19 bölgesel ormancılık kuruluşunun
etkinliği VZA kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmada, bir çıktı (planlanan ve kontrol edilen yol
miktarı) ve beş girdi değişken (planlanan ve denetlenen drenaj uzunluğu, hazırlanan orman
yönetim planı, eğitim ve yayım faaliyetleri, orman kanunlarının uygulamasının denetimi,
orman ıslahının yönetimsel sorunlarının ele alınması) kullanılmıştır. Potansiyel girdilerde %
20 oranında tasarruf sağlanması ile ormancılık kurumlarının etkinliğinin önemli ölçüde
değişeceği ifade edilmiştir.
Kao (1998)’de Tayvan’da 8 orman bölgesindeki, 34 çalışma serisinin etkinliği VZA ile
değerlendirilmiştir. Çalışma serilerinin etkinlik karşılaştırması üç çıktı ve dört girdi değişken
ile yapılmıştır. Yıllık odun üretim miktarı, toprak koruma ve rekreasyon değişkenleri çıktı;
alan, personel sayısı, masraflar ve periyot başındaki stok miktarı değişkenleri girdi olarak
değerlendirilmiştir. Bu çalışmada farklı arazi niteliklerinin etkinliği etkilediği ve girdi değişken
olarak dikkate alınabileceği belirtilmiştir.
6
Lebel ve Stuart (1998)’de tomruk üretimi işlerini gerçekleştiren 23 müteahhidin 1988–
1994 dönemindeki etkinlikleri VZA ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada, girdi değişken olarak
sermaye, sarf malzeme giderleri ve emek ücreti; çıktı değişken olarak da üretilen odun
miktarı kullanılmıştır.
Zhang (2002)’de Çin’in Heilongjiang bölgesindeki 40 devlet ormanında silvikültürel
aktivitelerin etkinliği, reform öncesi (1985-87) ve reform sonrası (1995-97) geçiş dönemi için
girdi yönelimli VZA ile karşılaştırılmıştır. Silvikültürel etkinlikler için ağaçlandırma alanı, orman
içi ağaçlandırma alanı, genç orman bakımı, çıktı değişken olarak seçilmiştir. Temel amacın
silvikültürel etkinlikler olmaması nedeniyle, yol ve tesis gibi diğer faaliyetler değişken olarak
dikkate alınmamıştır. Fidanlık kurma ve tohumlama etkinlikleri, uzun dönem orman
plantasyonlarıyla orantılı olsa da, yıldan yıla dalgalandığı için çıktı değişkenler olarak
seçilmiştir. Yine, her bir aktivitenin bireysel maliyetlerini tanımlamak çok zor olduğu için,
bunların yerine toplam maliyetler girdi değişken olarak ele alınmıştır. Araştırma sonucunda
silvikültürel etkinliklerin (Örneğin; dikim sıklığı ve arazi hazırlama etkinliklerinin şiddeti)
yoğunluğu kadar, ikamet edenlerin alana olan uzaklığı, toprak, manzara, arazi şartları gibi
çevresel faktörlerin de etkinlik ölçümleri üzerinde etkili olduğu belirtilmiştir.
Strange (2003)’de Danimarka’da, biyolojik çeşitlilik alanlarının seçimi sorunu, maliyet
ve tercih bilgileri kullanılarak tartışılmıştır. Bu bağlamda önerilen rezerv alanının etkinliğini
belirlemek amacıyla VZA tekniği kullanılmıştır. Çalışmada biyolojik çeşitlilik, maliyet ve
korumaya yönelik verilerden yararlanılmıştır. Bu amaçla, doğal restorasyon için tarım
arazilerinin satın alınması maliyeti ve koruma çatışma değeri, girdi değişken; veri tabanında
temsil edilen tür sayısı, koruma fırsat değeri ile rekreasyonel amaçlı kullanımın erişilebilirlik
değeri de çıktı değişken olarak kullanılmıştır.
Hof et al. (2004)’de VZA tekniği yoğun baskı altında olan ekosistemlerin belirlenmesi
için kullanılmıştır. Bu kapsamda, etkinlik karşılaştırmasında kullanılabilecek orman ve mera
şartlarına yönelik 12 girdi değişken ve insan aktivitelerinin ölçülmesine yönelik 13 çıktı
değişken belirlenmiştir. Yine, iklim ve topoğrafik değişmelerin ölçülmesinde 11 değişkenden
yararlanılmıştır. Araştırmada 12 göstergeden 7’si düşük etkinlik değerinde bulunmuş ve bu
nedenle ABD’de yoğun çevresel baskı altında olan doğal kaynak alanlarının etkin
yönetilmediği sonucuna ulaşmıştır.
Lien et al. (2006)’da özel orman sahiplerinin orman mülkiyeti ve sahiplik
karakteristiklerindeki önemli faktörlerin verimlilik üzerindeki etkisi, SFA ile Frontier 4.1
bilgisayar programından yararlanılarak değerlendirilmiştir. Girdi değişken olarak iş gücü
miktarı, orman kesim alanı ve sermaye değeri (maksimum sürdürülebilir hâsılatın parasal
değeri) dikkate alınmıştır. Odun hammaddesi üretim miktarı, çıktı değişken olarak
kullanılmıştır. Çalışmada ayrıca sekiz adet dışsal değişkenden de (orman sahibinin yaşı,
7
üretim yapılan alandan amaç dışında elde edilen gelirler, tarımsal gelir, maaş geliri, borçlar,
yönetim planının olup olmaması, eğitim seviyesi, alanın kente yakın olup olmaması)
yararlanılmıştır. Ortalama teknik etkinlik değeri 0,90 olup, çoğu orman sahibi teknik olarak
verimsiz bulunmuştur.
Yukarıda sunulan araştırmalarda, bölgesel ormancılık kuruluşlarının ve çalışma
serilerinin teknik etkinliğinin belirlenmesi, tomruk üretimini gerçekleştiren müteahhitlerin
etkinliğinin saptanması, silvikültürel aktivitelerin etkinliğinin belirlenmesi, biyolojik çeşitlilik
alanlarının seçimi, yoğun baskı altında olan ekosistemlerin belirlenmesi, özel orman
sahiplerinin orman mülkiyeti ve sahiplik karakteristiklerindeki önemli faktörlerin verimlilik
üzerindeki etkisinin saptanması gibi ormancılık konularında, VZA’dan yararlanılmıştır. Bu
araştırmalar,
orman
işletme
şefliklerinin
etkinlik
değerlendirmelerinin
de
VZA
ile
yapılabileceğini göstermektedir.
2.1.2. Çeşitli Sektörlerde Bulanık VZA Uygulamaları
1965 yılında Lotfi A. Zadeh, niteliklerin ikili üyelik fonksiyonuyla ifade edildiği klasik
kümeler yerine, dereceli üyelik fonksiyonuyla ifade edildiği bulanık kümeler tanımını
önererek, bulanık mantığın temelini atmıştır. Burada Zadeh, nitelikler arasındaki ilişkilerin
kesikli olmadığını ve bir nitelikten diğerine geçişin sürekli olduğunu açıklamıştır. Örneğin;
kırmızı ile kırmızımsı arasındaki sınır belirgin olmayıp, birinden diğerine sürekli bir geçiş
bulunmaktadır. Bu aşamada bulanık kümeler, kırmızı ile kırmızımsı arasındaki ifadelerin
sayısallaştırılmasını sağlamaktadır.
Zadeh’in geliştirdiği bulanık düşünce sistemi, günümüzde doğrusal programlama, hedef
programlama, analitik hiyerarşi süreci (AHP), veri zarflama analizi (VZA) gibi çok ölçütlü
karar verme tekniği kapsamındaki bulanık modellerin geliştirilmesinde yaygın olarak
kullanılmaktadır.
Bulanık VZA ile ilgili ilk çalışmayı Sengupta 1992’de yayınlamıştır. Burada, Sengupta
(1992a), eksik ya da yetersiz girdi-çıktı verileri olan karar birimlerinin değerlerini belirlemek
ve bunları VZA modelleri içine dâhil etmek amacıyla bulanık küme teorisini kullanmıştır.
Sengupta, bulanık doğrusal programlama ile belirsiz veri koşullarında VZA’nın CCR
modelinin kısıt ve amaç fonksiyonunu bulanıklaştırarak (bulanık amaç fonksiyonu ve bulanık
kısıtlar için), VZA modelini yeniden tasarlanmıştır. Bu yeni model çatısı, VZA modelinin
ilişkilerini rahatlatmış ve modele esneklik vermiştir (Güneş, 2006; Triantis ve Gird, 1998;
Saati et al., 2002).
İlerleyen süreçte bulanık düşünce sistemini VZA yöntemine uyarlamak amacıyla çeşitli
araştırmalar gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, Triantis ve Girod (1998), Tsaur et al. (1999),
Kao ve Liu (2000), Guo ve Tanaka (2001), Saati et al. (2001), Lertworasirikul et al. (2001),
8
Despotis ve Smirlis (2002), Entani (2002), Jahanshahloo et al. (2004a), Wang et al. (2005)
bu konuda yayınlanmış önemli çalışmalar arasındadır.
BVZA, Kao ve Liu (2007)’de 17 orman yönetim biriminin etkinliğini değerlendirmek
amacıyla kullanılmıştır. Bu makalede, VZA tekniğinde karar birimlerine ait girdi veya çıktıların
eksik
değerlerinin
belirlenmesinde,
bulanık
küme
yaklaşımından
yararlanılabileceği
belirtilmektedir. Çalışmada, eksik olan karar birimlerine ait değişken değerleri, üçgen bulanık
sayılar aracılığıyla diğer karar birimlerindeki değişkenlerin değerinden türetilmektedir.
Çalışmada, bütün verileri bulunan 17 orman yönetim birimi için, % 1, % 2 ve % 5’lik eksik
veriler oluşturulmuş ve açıklanan yaklaşımın etkisi problem üzerinde araştırılmıştır. Klasik
karar birimlerinde (çıkarma metodu ile etkinlik hesaplamalarında) dikkate alınan karar
birimlerinin etkinliği yüksek çıkmakta iken, bulanık küme yaklaşımıyla bütün veriler dikkate
alınarak hesaplanan değer, karar birimlerinin gerçek değerlerine çok yakın sonuçlar
üretmiştir. Gerçek etkinlik hesaplamasında, ortalama hata % 0,3’den küçük bulunmuştur.
Sonuç olarak, önerilen bulanık küme yaklaşımı, bazı eksik değer içeren karar birimlerinin
etkinliğini hesaplayabilmektedir.
Wang et al. (2005)’de aralık ve/veya bulanık girdi-çıktı verilerin VZA problemlerinde
nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır. Önerilen aralık VZA modeli, aralık değerlere sahip
girdi ve çıktı veriler ile her bir karar biriminin en küçük ve en yüksek rölatif etkinliğini ölçmek
için geliştirilmiştir. Aralık etkinlik veya etkin aralıklar referans gösterilerek, her bir karar
biriminin etkinlik değeri, en iyi alt sınır etkinliği ve en iyi üst sınır etkinliği olarak karakterize
edilmiştir. Karar birimlerinin aralık etkinliğinin sıralanması ve karşılaştırılmasında Minimaks
Pişmanlık Yaklaşımı (Minimax Regret-Based Approach) kullanılmıştır.
Bu araştırmada, orman işletme şefliklerinin etkinliklerini değerlendirmek üzere Wang et
al. (2005)’de açıklanan model dikkate alınmıştır.
Sengupta (1992a)’da bulanık küme teorisinin VZA yapısına yönelik kullanımı
açıklanmıştır. Etkinlik ölçmek için non-parametrik yaklaşımdan yararlanılmıştır. Bulanık
matematiksel program, bulanık regresyon ve bulanık entropi olmak üzere üç bulanık yöntem,
verileri belirsiz, önceki bilgileri hatalı ve kesin olmayan, ulaşılabilir sonuç ve çözümleri
göstermek amacıyla kullanılmıştır.
Sengupta (1992b)’de VZA tekniği, bulanık bir istatiksel yaklaşım kullanılarak yeniden
tanımlanmıştır. Önerilen yöntem, iki kişilik oyun teorisi modeli örneği üzerinden açıklanmıştır.
Bulanık ölçümler, bulanık doğrusal programlama, bulanık doğrusal regresyon ve bulanık
entropi ölçümleri ile gerçekleştirilmiştir.
Zhu (2003)’de güçlü sıra gösteren girdi ve çıktı veriler olduğunda dikkate edilmesi
gereken konular bir Kore telekomünikasyon şirketi uygulaması ile gösterilmiştir. Zayıf sıra
gösteren ilişkileri güçlü ilişkilere dönüştürmede kullanılan ölçütleri değerlendirmek amacıyla
9
pozitif bir ölçek geliştirilmiştir. Zayıf sıra gösteren girdi veya çıktılar, güçlü ilişkiler ile yer
değiştirildiğinde aşırı etkin olan karar biriminin etkin kaldığı görülmüştür.
Jahanshahloo et al. (2004a)’de bulanık
sayıların bulanık
bir karşılaştırması
tanımlanmış ve VZA ölçümleri VZA modeline genişletilmiştir. Önerilen ölçümler, bulanık kâr
olarak adlandırılan bulanık bir kavram kullanılarak karar birimlerinin sıralanmasını ve
değerlendirilmesini sağlamaktadır. Ayrıca, önerilen model, ağırlık kısıtlamalarının kullanımına
olanak tanımaktadır. Model, Guo ve Tanaka (2001)’nın sayısal örneği üzerinden açıklanmış
ve elde edilen sonuçlar birbiri ile karşılaştırılmıştır.
Jahanshahloo et al. (2004b)’de aralık verilerin olduğu durumlarda, KB’nin etkinlik
durumu i) her durumda etkin, ii) maksimal durumda etkin, iii) daima etkin değil olmak üzere
üç gruba ayrılmıştır. Buna göre, KB’nin ölçeğe göre getirisi, birinci durum dikkate alınarak
araştırılmıştır. Ayrıca, kesin verileri kullanan bir model önerilmiş ve en verimli ölçek
büyüklüğüne sahip KB aracılığıyla bir kombinasyon sunulmuştur.
Amirteimoori et al. (2005)’de VZA’daki etkin birimlerin sıralanması için L2 normundan
faydalanan yeni bir analitik işlem açıklanmıştır. Buna göre, önerilen yaklaşımda öncelikle,
KB’nin üretim olasılığı kümesindeki değeri ihmal edilir ve yeni bir sınır tanımlanır. Daha
sonra, KB’nin yeni sınıra olan en kısa uzaklığı bulunur. Önerilen yaklaşımın, mevcut
yöntemlerin sıralamaya yönelik bazı sıkıntılarını ortadan kaldırdığı ifade edilmektedir.
Amirteimoori ve Kordrostami (2005)’de VZA’da çok bileşenli etkinlik ölçümünde, kesin
olmayan verileri ele alan ve VZA modellerini doğrusal hale dönüştüren alternatif bir yaklaşım
geliştirilmiştir. VZA uygulamalarının çoğunda sunulan modeller, bütün girdi ve çıktıları kesin
olarak bilinen etkinlik ölçümlerini gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Ancak, çoğu durumda,
KB birkaç farklı fonksiyonu yerine getirmekte olduğu için bazı girdi ve çıktılara yönelik
sınırlandırılmış ve derece gösteren veriler belirlenemeyebilir. Böyle durumlarda, girdiler,
çoğunlukla bütün bileşenler ve bazı çıktıların üretiminde önemli bir rol oynayan bileşenlerin
tamamı arasında paylaşılır. Bu durumda klasik VZA modelleri doğrusal olmayan bir program
olur.
Haghighat et al. (2005)’de VZA’da aralık veriler ile etkin birimlerin maksimum ve
minimum sayısını veren veri setinin tanımlanması amaçlanmıştır.
Omero et al. (2005)’de bulanık mantık temelinde ekonomik organizasyonların
performansını değerlendirmek için çok boyutlu bir model tasarlanmıştır. Bu amaçla bir takım
üretim birimlerinin performansının değerlendirilme sorunu, VZA, kalitatif veri analizleri ve
uzman değerlendirmeleri ile incelenmiştir. Önerilen model, küresel performans üzerindeki
kesin ve tekil (single) yargıları düzenlemekte ve üretimlerine göre bir takım üretim birimlerinin
sıralanmasını sağlamaktadır. Tekil analizler (single analysis), bulanık mantık vasıtasıyla
sonuçlandırılmaktadır. Çok boyutlu varlıkların karmaşıklığını yönetmek ve farklı nitelikteki
10
bilgileri bütünleştirmek, modelin önemli bir özelliğidir. Ayrıca; belirsiz, kuşkulu, kararsız ve
nesnel olmayan ölçülebilir bilgiler modelde ele alınmaktadır.
Saati ve Memariani (2005)’de BVZA’da bir genel ağırlık kümesi saptamak
amaçlanmıştır. Öncelikle, üst düzeydeki ağırlıklar, bazı doğrusal programlama modelleri
çözülerek belirlenmiş ve daha sonra, genel ağırlık kümesi bir doğrusal programlama problemi
çözülerek saptanmıştır. Bu amaçla, bulanık CCR modelleri hakkında kısa bilgi verilmiş ve
önerilen yöntem, sayısal bir örnek üzerinde açıklanmıştır.
Altunal (2006)’da 2001-2003 döneminde Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren
özel sermayeli altı bankanın etkinlikleri BVZA ile değerlendirilmiştir. Toplam şube sayısı girdi
ve toplam mevduat, toplam krediler ile faiz gelirleri çıktı değişkenleri olarak belirlenmiştir.
Çalışmada, Lertworasirikul (2002)’de önerilen α kesme yaklaşımı, CCR modeli temelinde
kullanılmıştır.
Kao (2006)’da BVZA modelleri ile alt ve üst sınır etkinlik değerleri belirlenmiştir.
Doğrusal program çiftlerini çözmek amacıyla KB’lerinin etkinlik aralıkları tespit edilmiştir.
Aralık etkinliğe yönelik birtakım yorumlar, oluşturulan sayısal bir örnek üzerinden
açıklanmıştır.
Saen (2006)’da hem kardinal, hem de sıra gösteren verilerin bulunması durumunda, en
iyi teknolojiyi sıralamak için belirsiz VZA (IDEA)’ya dayanan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen
yöntemin bir uygulaması, sayısal bir örnek üzerinden gösterilmiştir.
Smirlis et al. (2006)’da diğer birimlerin mevcut verileri ile birlikte eksik verileri olan
birimlerin de değerlendirilmesine izin veren aralık VZA modellerine dayanan bir yaklaşım
geliştirilmiştir. Geliştirilen model, Yunanistan’da, birtakım orta dereceli devlet okulunun
etkinliğini değerlendirmek üzere kullanılmıştır. Eksik değerler, ait olduğu aralık tahmin
edilmek suretiyle, uygun aralıklara yerleştirilmiştir. Eksik değerli birimlerden dolayı önerilen
modelde etkinlik değerleri için alt ve üst sınırlar tanımlanmaktadır.
Wu et al. (2006)’da farklı bölgelerdeki banka şubelerinin performansını belirlemek
amacıyla çevresel değişkenleri dikkate alan bir BVZA formülasyonu sunulmuştur. Elde edilen
sonuçlar geleneksel VZA yöntemi sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Düzakın ve Düzakın (2007)’de farklı bakış açısı altında firma performansını ölçmek
amacıyla VZA’da kullanılacak girdi ve çıktıları belirlemek, negatif çıktı verileri kullanmak ve
etkin bulunan firmaları kendi içinde sıralamak amaçlanmıştır. VZA modeli, Türkiye’nin 500
önemli sanayi kuruluşundan sağlanan veriler üzerinde açıklanmıştır.
Kuosmanen ve Kortelainen (2007)’de çevresel etkilerin ekonomik değerini belirlemek
amacıyla VZA temelinde yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bu kapsamda, VZA’da rölatif fiyat
yerine mutlak gölge fiyatı kullanılmıştır. Ayrıca, duyarlılık analizlerinin çevresel fayda maliyet
analizlerinde nasıl kullanılacağı tartışılmıştır.
11
Saen (2007)’de hem kardinal hem de sıra gösteren verilerin bulunması durumunda en
iyi tedarikçiyi seçmek için belirsiz VZA (IDEA)’ya dayanan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen
yöntemin bir uygulaması sayısal bir örnek üzerinden gösterilmiştir.
Oruç (2008)’de 10 farklı Bulanık VZA modeli ile Türkiye’deki 24 devlet üniversitesinin
2006 yılı etkinlik ölçümleri yapılmıştır. Etkinlik ölçümünde 6 adet girdi, 7 adet çıktı kullanılmış,
geleneksel VZA modellerinden farklı olarak girdi ve çıktılara verilen ağırlıklarda tüm
üniversiteler için ortak ağırlık kümesi kullanılmıştır.
Bosetti ve Buchner (2009)’da uzun dönem ekonomik, sosyal ve çevresel etkileri
açıklayan 11 farklı iklim politikası senaryosunun göreli performansını VZA temelinde
değerlendiren kantitatif bir metodoloji geliştirilmiştir. Her bir politikanın maliyet ve fayda
göstergelerinin seçimi tanıtılmış ve tartışılmıştır.
Guo (2009)’da BVZA modelleri bulanık girdi ve çıktı verileri ile etkinlikleri
değerlendirmek amacıyla önerilmiştir. Önerilen model, Japon tarzı et lokantasında yer
belirleme sorunlarını içeren durum çalışması üzerinden açıklanmıştır. Uygun bir yer
belirlemek için kuruluş kirası, trafik miktarı, güvenlik seviyesi, tüketici tüketim düzeyi ve
rekabet düzeyi, birincil faktörler olarak tanımlanmıştır. Alan araştırmasına dayanarak, temel
faktörler üzerindeki belirsiz bilgiler, bulanık sayılar aracılığıyla sunulmuştur. Kullanılan
bulanık kümeleme modeli, restoranın en iyi yerini belirlemektedir. Vaka çalışması, belirsizlik
ortamındaki iş problemlerini çözmek için bulanık VZA modellerinin oldukça faydalı
olabileceğini göstermektedir.
Kao (2009)’da bir sistemin etkinliğinin hesaplanmasında bireysel işlemlerin bileşenlerini
dikkate alan bir VZA modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen teorik model, Tayvan ulusal ormanları
örnek olayıyla gösterilmiştir. Bu model, karar vericilerin etkin olmayan bileşenleri
tanımlamasına ve sonraki gelişmelerin izlenmesine yardımcı olmaktadır. Modelin diğer bir
özelliği de bu modelin etkinlik hesaplamaları klasik VZA modeli ile hesaplanandan daha
küçüktür.
Khodabakhshi (2009)’da VZA’da stokastik verileri dikkate alan en verimli ölçek
büyüklükleri incelenmektedir. Ölçek büyüklüklerine dayanan stokastik ve klasik VZA ile
bilgisayar şirketlerinin performansı değerlendirilmiştir. Stokastik modeli çözmek için
deterministik bir eşitlik elde edilmiştir. Deterministik eşitlik doğrusal olmadığı için, ikinci
dereceden denkleme dönüştürülmüştür.
Lin (2009)’da Tayvan’da bazı yüksek öğretim kurumlarının eğitim sistemine yönelik
sıralama problemi ve etkinlik ölçme davranışının nasıl daha inandırıcı ve ikna edici olacağı
tartışılmıştır. Bu kapsamda, BVZA modelleri, farklı olasılık düzeylerinde, öğretmenlerin
etkinliğini ölçmek için önerilmiştir. Önerilen değerlendirme yaklaşımının bir uygulaması,
sayısal bir örnek üzerinden açıklanmıştır.
12
Liu ve Chuang (2009)’da girdi ve çıktı veriler konveks bulanık sayılar olarak
sunulduğunda, bulanık etkinlik değerlerini hesaplayabilecek bir BVZA/AR(Güven Bölgesi)
yöntemi geliştirilmiştir. Bulanık gözlemlere dayanan bu yöntemin bir uygulaması Tayvan’daki
üniversite kütüphanelerinin etkinliği ölçülerek sunulmuştur. Zadeh’in genişleme prensibi
temelinde, iki seviyeli matematiksel programlama çifti, alt ve üst sınır bulanık etkinlik
değerlerini hesaplamak için formüle edilmiştir. Etkinlik iyileştirmesi için BVZA/AR’nin dual
modelleri dikkate alınmıştır.
Xu et al. (2009)’da Çin’in güneybatısındaki bir mobilya imalat sanayinin tedarik zinciri
performans değerlendirmesi incelenmiştir. Taslak küme teorisi klasik VZA modeline entegre
edilmek suretiyle taslak VZA modeli oluşturulmuştur. Bu amaçla, öncelikle, değerlendirme
sürecini etkileyen temel belirsizlik faktörleri tanımlanmıştır. Daha sonra, taslak VZA’nın
çözüm yaklaşımı tartışılmış ve model mobilya imalat sanayinin tedarik zinciri ağ operasyon
etkinliği değerlendirilmiştir.
Wang et al. (2009)’da VZA’da girdi ve çıktı verilerdeki bulanıklığı ele almak için bulanık
hesaplamaya dayanan iki yeni BVZA modeli geliştirilmiştir. Bu yeni VZA modelleri bir takım
KB’lerinin bulanık etkinliğini belirlemek amacıyla doğrusal programlama modelleri olarak
formüle edilmiş ve çözülmüştür. Önerilen BVZA modelleri ve sıralama yaklaşımı, Çin’de sekiz
imalat işletmesinin performansını değerlendirmek amacıyla uygulanmıştır.
Wen ve Li (2009)’da klasik VZA modellerinin bulanık bir yapıya genişletilmesi
amaçlanmaktadır. Böylece, güvenilirlik ölçümlerine dayanan bir BVZA modeli üretilmektedir.
Bulanık modeli çözmek için, bulanık simülasyon ve genetik algoritma ile bütünleştirilen hibrit
bir algoritma tanımlanmıştır. Girdi ve çıktılar ikizkenar yamuk veya üçken bulanık değişkenler
olduğunda, model doğrusal programlamaya dönüşebilmektedir. Önerilen BVZA modeli ve KB
sıralama yöntemi, sayısal bir örnek üzerinden gösterilmiştir.
Wu (2009)’da VZA ve tercih ilişkileri kullanarak karar alternatifleri oranı için entegre bir
yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşım, üç aşamayı kapsamakta olup iki sayısal örnek
üzerinde açıklanmıştır. Birinci aşamada, iki VZA modeli (CCR modeli ve önerilen çapraz
değerlendirme VZA modeli) kullanılarak, ikili etkinlik değerleri hesaplanmıştır. İkinci
aşamada, bulanık tercih ilişkisini ve tutarlı bulanık tercih ilişkisini düzenlemek için ikili etkinlik
değerlerinden yararlanılmıştır. Üçüncü aşamada, satır şeklinde toplama tekniği kullanılarak
KB sıralayan bir öncelik vektörü kullanılmıştır.
Angiz et al. (2010a)’da belirsizlik altında KB’leri değerlendirmek için BVZA’yı kullanarak
yeni bir model geliştirmek amaçlanmıştır. Model, bulanık çevrede dört α seviyesini dikkate
almaktadır. Geliştirilen yöntemin detayları bir örnek üzerinde açıklanmıştır.
Angiz et al. (2010b)’da bulanık alternatif ve VZA’ya dayanan dört aşamalı bir yaklaşım
önerilmiştir. Optimizasyon tekniklerini kullanan ağırlıklandırma yöntemi, en uygun alternatifi
13
seçen en iyi ağırlıkları bulmak için geliştirilmiştir. Bu kapsamda, ideal çözüme ulaşmak için
BVZA’dan yararlanılmıştır.
Angiz et al. (2010c)’da VZA’nın ayırımlaştırma gücünü geliştirmeyi ve KB sıralanmayı
amaçlayan çok amaçlı bir doğrusal programlama modeli açıklanmaktadır. Bu amaçla
bulanıklık kavramından yararlanılmıştır. İlk olarak, CCR modeli ile KB’ler değerlendirilmiştir.
Daha sonra, her bir çıktının ağırlığı bulanık küme olarak dikkate alınmış ve bulanık sayılara
dönüştürülmüştür.
Azadeh ve Alem (2010)’da tedarik zincir riskini ve satıcı seçimini belirlemeyi amaçlayan
esnek bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, kesinlik, belirsizlik ve olasılık şartları altında
tedarikçi seçiminde bir karar verme planı oluşturmaktadır. Geliştirilen algoritma 10 tedarikçiye
yönelik sayısal bir örnek üzerinden sunulmuştur. Önerilen VZA modeli, beş farklı α düzeyi
için iki olasılık düzeyinde çözülmüştür.
Kao (2010)’da tıkanıklık etkisini ölçmek amacıyla VZA literatüründe geçerli olan üç
model (Färe küme modeli, Cooper küme modeli ve Wei–Tone modeli) incelenmiştir. Buna
göre, Färe küme modeli, kuramsal teknik etkinlik ve tıkanıklık etkisi sonucu için teknik
etkinsizliği ayrıştırabilir, ancak bazı durumlarda, tıkanıklığı belirlemede başarısız olmaktadır.
Cooper küme modeli, bütün durumlarda tıkanıklığı başarılı bir şekilde ortaya çıkarır, ancak
tıkanıklık etkisi ile mutlak teknik etkinliği ayırt edemez. Wei–Tone modeli, daha önce ifade
edilen yetersizliklere sahip olmayıp aşırı miktardaki girdilerin her birini tanımlayamaz.
Makalede, Tayvan’da farklı kapsamda tıkanıklığa sahip üç orman bölgesi örneği üzerinde
Wei–Tone modeli kullanılarak tıkanıklığın nasıl bertaraf edileceği gösterilmiştir.
Khodabakhshi et al. (2010)’da VZA’da ölçeğe göre getirileri tahmin etmeye yönelik
alternatif bir yaklaşım sunulmaktadır. Önerilen model, BVZA için geliştirilmiş olup, sayısal bir
örnek üzerinde gösterilmiştir.
Khodabakhshi (2010)’da stokastik VZA kapsamında çıktı yönlü süper etkinlik modeli
geliştirilmiş ve doğrusal olmayan bir programla deterministik eşitlik türetilmiştir. Geliştirilen
yöntem İran’ın 17 elektik dağıtım şirketi üzerinde uygulanmıştır. Önerilen yöntem, stokastik
VZA’ya yol açan deterministik verileri rastlantısal değişkenler aracılığıyla değiştirmektedir.
Lee et al. (2010)’da Kore’de hidrojen enerjisi teknolojik gelişiminde R&D’nin
performansının göreceli etkinliğini ölçmek amacıyla VZA ile bulanık analitik hiyerarşi süreci
(AHP) yöntemleri bütünleştirilmiştir. Birinci aşamada, etkin bir biçimde bulanık AHP insan
düşüncesindeki belirsizliği yansıtmaktadır. İkinci aşamada, ekonomik bakış açısı ile hidrojen
enerjisi teknolojik gelişim sektöründe ulusal R&D performansının göreli etkinliği VZA
yaklaşımı ile ölçülmüştür.
14
Lin (2010)’da analitik ağ süreci (analytic network process) ile BVZA yöntemlerini
kullanan bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntem Tayvan’da bir elektrik ve
makine şirketinin etkin personel seçimi sorunu üzerinden açıklanmıştır.
Marbini et al. (2010)’da dört aşamalı BVZA modeli sayısal bir örnek üzerinde
açıklanmıştır. İdeal ve nadir KB olarak adlandırılmış iki hipotetik KB, bilgi teknolojileri yatırım
stratejileri referans kümesini değerlendirmek için referans noktası olarak kullanılmıştır.
Bulanık ideal KB’nin en iyi rölatif etkinliği ve bulanık nadir KB’nin en kötü rölatif etkinliği
belirlenmiş ve KB’ler sıralanmak için birleştirilmiştir.
Mostafaee ve Saljooghi (2010)’da belirsiz girdi ve çıktı verilerin olduğu durumlarda,
maliyet etkinliği ölçümleri için alt ve üst sınırları değerlendiren bir yöntem geliştirilmiştir.
Ayrıca, maliyet etkinliğini ölçmek için alt ve üst sınırlardan türetilen eksik fiyat bilgilerini
belirlemek amacıyla etkinlik ölçme yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem sayısal bir
örnek ile açıklanmıştır.
Park (2010)’da kesin olmayan bilgileri içeren VZA değerlendirmeleri kapsamında hem
primal hem de dual modeller tanımlanmıştır. Böylece, etkinlik sınırlarını sayısal olarak nasıl
belirleneceği ve etkinlik çözümlerinin nasıl değerlendirileceği açıklanmıştır.
Shokouhi et al. (2010)’da veri belirsizliğinden kaynaklanan sorunları çözmeyi
amaçlayan bir VZA modeli önerilmiştir. Bu model en kötü durumdaki etkinlik varsayımında
belirsizlik kümesi ve onun desteklediği kısıtlar aracılığıyla etkinliği maksimize etmeyi
amaçlamaktadır.
Wen et al. (2010)’da BVZA modeli ve sıralama yöntemi sayısal bir örnek ile
gösterilmiştir. Buna gore, bulanık değişkenlerin bulanık karşılaştırması tanımlanmış ve CCR
modeli, güvenilirlik ölçümleri temelinde BVZA modeline genişletilmiştir. KB’nin sıralanması
için bulanık fonksiyonları kapsayan bir sıralama yöntemi geliştirilmiştir.
Wu ve Olson (2010)’da VZA’yı içeren bir gri bulanık küme metodolojisi, alternatifleri
daha objektif sıralayan bir yöntem olarak sunulmaktadır. Önerilen yöntemin odak noktası,
karar vericilerin tercihlerine göre en etkin performans alternatiflerini tanımlamaktır. Bu
yöntem, çok özellikli yer seçimi sorunu üzerinde açıklanmıştır.
Zhao ve Yue (2010)’da başka kurumların hisselerine yatırım yapan yönetim
ortaklıklarının yetenekleri, kalitatif ve kantitatif faktörler ile karakterize edilerek BVZA ile
değerlendirilmiştir. Bu kapsamda Çin’de finansal pazarlarda faaliyet gösteren 32 kurumun
faaliyeti analiz edilmiştir. Performans değerlendirmeleri sonucunda bu kurumların nasıl
birleşeceği ve nasıl yönetileceği değerlendirilmiştir.
Hadi-Vencheh
ve
Mohamadghasemi
(2011)’de
çok
kriterli
ABC
envanter
sınıflandırması için bulanık AHP ile VZA bütünleştirilmiştir. ABC sınıflandırması en yaygın
sınıflandırma tekniklerinden biri olup Pareto ilkesine dayanmaktadır. A, çok önemli, B, orta
15
önemli ve C ise çok az önemli anlamındadır. Önerilen yöntem bir örnek olay üzerinde
açıklanmıştır. Önerilen bulanık AHP–VZA metodolojisindeki kriterlerin ağırlıklarını belirlemek
için bulanık AHP’de sözel terimler, sözel terimlerin değerini belirlemek için VZA ve farklı
ölçütler altında madde puanlarını toplamak için basit eklemeli ağırlıklandırma (SAW) yöntemi
kullanılmıştır.
Khoshfetrat ve Daneshvar (2011)’de bulanık CCR modeli kapsamında bulanık girdi ve
çıktıların alt sınırlarını belirleyen bir yöntem açıklanmaktadır.
Moghaddam ve Ghoseiri (2011)’de verilerin sıralı olarak değiştiği durumlar için bulanık
dinamik çok amaçlı VZA modeli sunulmuştur. Modelin sonuçları, demir yolu performansını
değerlendiren sayısal bir örnek ile gösterilmiştir.
Yukarıda da ifade edildiği gibi, ormancılık alanında BVZA ile ilgili sadece 3 adet
makaleye (Kao ve Liu, 2007; Kao, 2009 ve Kao,2010) rastlanmıştır. Bu makaleler, hem
orman yönetim birimlerinin teknik etkinliğini saptamakta, hem de BVZA metodolojisinin
geliştirilmesinde yardımcı olmaktadır.
2.2. Ormancılıkta Etkinlik, Verimlilik, Başarı ve Performans Ölçümü İle İlgili Ulusal
Literatür
Bu başlıkta, ormancılık sektöründe etkinlik, verimlilik, başarı ve performans belirlemek
amacıyla gerçekleştirilen teorik ve uygulamaya yönelik ulusal araştırmalar kısaca
özetlenmiştir. Buna göre,
Geray (1982)’de homojen orman işletme grupları oluşturmak amacıyla orman işletme
müdürlükleri gruplandırılmıştır. Bu kapsamda Akdeniz Bölgesi’nde bulunan 37 adet orman
işletme müdürlüğünün sosyal, ekonomik ve fiziksel birtakım karakteristikleri, temel öğeler ve
diskriminant analizi gibi çok boyutlu istatistiksel analiz yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Analiz
sonucunda, orman işletme müdürlüklerinin birbirlerine nazaran konumlarını ve yakınlıklarını
saptamada; servet, işletme büyüklüğü, direkt masrafların büyüklüğü ve satış başarısı gibi
temel öğelerin yeterli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Çağlar (1988)’de orman işletme müdürlüklerinde verimlilik ölçümü çalışmalarının
yapılmama nedenleri ile Türkiye’deki orman işletme müdürlüklerinin verimliliklerinin
ölçülmesinde karşılaşılan sorunlar tartışılmıştır.
Çağlar ve Öncer (1990)’da Türkiye’deki orman işletme müdürlükleri teknik ve kaynak
kullanımı bakımından 9 kümede 43 değişken ile faktör analizi kullanılarak sıralanmaya
çalışılmıştır. Ancak; verilerin sağlıklı olarak toplanamaması nedeniyle çalışma amacına
ulaşamamıştır.
Daşdemir (1996)’da Kuzeydoğu Anadolu ve Doğu Karadeniz Bölgesi’ndeki orman
işletme müdürlüklerinde, başarıyı etkileyen en önemli değişkenlerin belirlenmesi, başarının
16
çok boyutlu olarak ölçülmesi ve buna bağlı olarak da başarılı yöneticilerin ödüllendirilip,
işletmeler arasında rekabet ortamı oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaçla, ele alınan 32
adet orman işletmesinin; teknik, ekonomik, yönetsel vb. 58 adet değişkene bağlı olarak, yıllık
ve ortalama başarıları belirlenmiştir. Değişkenlerin sayısı, korelasyon analizi ile 14’e
düşürülmüştür. Daha sonra, 14 değişkene faktör analizi ve diskriminant analizi uygulanmıştır.
Sonuç olarak; belirlenen 14 değişken ile orman işletme müdürlüklerinin başarı düzeyinin %
90’ının belirlenebileceği ifade edilmiştir.
Aynı araştırmada, başarının ölçümünde orman işletme müdürlüklerinin amaçlarının ve
önceliklerinin bilinmesi gerektiği vurgulanmış, orman işletmelerinin doğal, ekonomik, sosyal
ve
kültürel
koşullar
bakımından
homojen
olduğu
varsayımı
yapılarak
işletmeler
amaçlandırılmıştır. Bu kapsamda, orman işletmelerinin amaç ve öncelikleri i) toprak
verimliliği, ii) doğa koruma, iii) maliyet minimizasyonu, iv) kârlılık, v) işlendirme, vi) rekreasyon
olarak belirlenmiştir.
Daşdemir (2002)’de orman işletme müdürlüklerinde, çağdaş ormancılık anlayışına
uygun olarak başarının tanımlanması, objektif kriterlerle ölçülmesi ve primli çalışma sistemi
ile değerlendirilmesine yardımcı olacak bir model geliştirilmiştir. Çok Boyutlu Başarı Ölçüm
Modeli olarak adlandırılan modelin çok sayıda değişkeni ve onların ağırlıklarını dikkate aldığı
vurgulanmıştır. Bu kapsamda başarı 1–100 arasındaki bir değer olarak tanımlanmıştır.
Altunel (2003)’de Demirköy Orman İşletme Müdürlüğü’nün etkinliği, finansal açıdan
mali tablolar analizleri yardımıyla 1991–2000 dönemi için incelenmiştir. Değerlendirmeler
karşılaştırmalı tablolar, eğim yüzdeleri (trend) analizi, dikey yüzde yöntemi ve oran analizi
yöntemleri ile yapılmıştır.
Alım (2004)’de Türkiye’deki 27 orman bölge müdürlüğünün 1994-2002 yıllarındaki
etkinliği VZA ile değerlendirilmiştir. Bu kapsamda ölçeğe göre değişen getiri yaklaşımı altında
girdi yönelimli CCR modeli kullanılmıştır. Genel üretim giderleri, araştırma ve geliştirme
giderleri, genel yönetim giderleri, alan ve personel sayısı değişkenleri olmak üzere beş girdi
değişken ile kereste üretimi ve yan ürünlerin parasal değeri olmak üzere iki çıktı değişken
dikkate alınmıştır. Çalışmanın 2002 yılı değerlendirme sonucuna göre, 14 orman bölge
müdürlüğü etkin olmayıp, bunlar arasında Denizli (0,5673), İzmir (0,6325) ve Muğla (0,5489)
orman bölge müdürlükleri de bulunmaktadır.
Şentürk (2005)’de İstanbul Orman Bölge Müdürlüğü’ne bağlı sekiz orman işletme
müdürlüğünün üretim faktörlerini, işletme amaçları doğrultusunda ne derece iktisadi ve
verimli kullandığı oran analizi temelinde belirlenmiştir. Orman işletme müdürlüklerinin
verimliliğini karşılaştırmak amacıyla sermaye verimliliği, arazi verimliliği, işgücü verimliliği ve
iktisadilik kriterleri kapsamında geliştirilen 24 kriterden yararlanılmıştır.
17
Başar et al. (2009)’da Türkiye’deki 217 döner sermayeli orman işletme müdürlüğünün
2002-2006 yıllarındaki etkinlikleri Stokastik Üretim Sınırı Yaklaşımı ile değerlendirilmiştir.
Değerlendirme sonuçlarına göre, Denizli OBM’de bulunan 7 orman işletme müdürlüğünün
etkinlik değeri % 58 (Çal ve Çameli) ile % 82 (Eskere) arasında değişmektedir. İzmir OBM’de
bulunan 7 orman işletme müdürlüğünün etkinlik değeri % 70 (Demirci) ile % 88 (Akhisar)
arasında değişmektedir. Muğla OBM’de bulunan 12 orman işletme müdürlüğünün etkinlik
değeri ise % 50 (Fethiye) ile % 82 (Yılanlı) arasında değişmektedir.
Şafak (2009)’da, Ege Bölgesi'nde bulunan 26 orman işletme müdürlüğünün 2005–2007
yıllarına ait etkinlik düzeyi klasik ve bulanık VZA ile değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, 40 girdi
ve 24 çıktı olmak üzere toplam 64 değişkenden yararlanılarak Charnes et al. (1978)
tarafından önerilen ve girdiye yönelik olarak geliştirilen 25 adet model, hem klasik, hem de
bulanık VZA ile çözülmüştür. Şafak (2009)’da, aşağıda verilen sonuçlara ulaşılmıştır.
• Denizli OBM’ne bağlı Çameli, Eskere ve Tavas Orman İşletme Müdürlükleri etkin
bulunurken, Acıpayam, Çal, Denizli ve Uşak Orman İşletme Müdürlükleri en fazla etkinsizliğe
sahip orman işletme müdürlükleri arasında yer almıştır.
• İzmir OBM’ne bağlı Akhisar, Bergama, Demirci ve Gördes Orman İşletme
Müdürlükleri etkin bulunurken, Bayındır, İzmir ve Manisa Orman İşletme Müdürlükleri en
fazla etkinsizliğe sahip orman işletme müdürlükleri arasında yer almıştır.
• Muğla OBM’ne bağlı Aydın, Fethiye, Köyceğiz, Marmaris, Milas, Yılanlı, Kavaklıdere
ve Kemer Orman İşletme Müdürlükleri etkin bulunurken, Nazilli, Dalaman, Yatağan ve Muğla
Orman İşletme Müdürlükleri etkin olmayan orman işletme müdürlükleri arasında yer almıştır.
Korkmaz (2011a)’da orman işletmelerinin kısmi ve toplam faktör verimliliği, VZA ile
göreli olarak ölçmek amaçlanmıştır. Kısmi verimlilik olarak arazi, sermaye ve işgücü
verimlilikleri ele alınmıştır. Zarflama modeli olarak girdi odaklı BCC (Banker, Charnes,
Cooper) modeli seçilmiştir. Araştırma alanı Türkiye’nin Akdeniz Bölgesi’nde yer alan 37
devlet orman işletmesidir. Toplam 8 girdi ve 4 çıktı faktörüne göre verimlilik skorları
hesaplanmıştır. Çalışma sonuçlarına göre; arazi verimliliğinde 7, işgücü verimliliğinde 9,
sermaye verimliliğinde 10, toplam faktör verimliliğinde ise 19 işletme verimli çıkmıştır. En
düşük etkinlik düzeyi, işgücü verimliliğinde (ortalama 0,698) bulunmuştur.
Korkmaz (2011b)’de Türkiye’nin Batı Akdeniz bölgesinde yer alan Isparta Orman Bölge
Müdürlüğü’ne bağlı altı devlet orman işletmesinin 2006–2010 yılları arasında toplam faktör
verimliliği değişimini belirlemek amaçlanmıştır. Çalışmada, non parametrik bir yaklaşım olan
Malmquist toplam faktör verimliliği indeksi (MPI) kullanılmıştır. MPI veri zarflama analizi
temelinde hesaplanmaktadır. Toplam 3 girdi ve 2 çıktı faktörüne göre teknik etkinlik değişimi,
teknolojik değişim, saf teknik etkinlik değişimi, ölçek etkinliği değişimi ve toplam faktör
18
verimliliği değişimi hesaplanmıştır. Çalışma sonuçlarına göre; işletmelerin büyük bölümünün
yönetsel etkinlik ve uygun ölçekte üretim yapma konusunda başarısız olduğu görülmüştür.
Yukarıda sunulan araştırmalar incelendiğinde, Türkiye’nin ormancılık sektörüne yönelik
performans, verimlik ve etkinlik düzeylerinin değerlendirilmesine yönelik çalışmalarda, genel
olarak orman işletme müdürlüklerinin hedef alındığı, orman işletme şefliği düzeyinde
gerçekleştirilmiş bir etkinlik değerlendirme çalışmasına ise rastlanmadığı görülmektedir.
Bu araştırmada, BVZA ile OGM’nin taşra teşkilatındaki en küçük birimi olan orman
işletme şefliklerinin üretim, silvikültür, orman yollarının yapımı, koruma ve orman
yangınlarıyla mücadeleye yönelik faaliyetlerinin etkinliği değerlendirilmiştir.
19
3. Materyal ve Yöntem
3.1. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA)
Veri zarflama analizi (VZA), etkinliği ölçmek amacıyla kullanılan yöntemlerden biridir.
VZA Charnes et al. (1978) tarafından, Farrell (1957)’in etkinlik ölçümü konusundaki makalesi
temel alınarak, kamu kuruluşlarının teknik etkinliğini ölçmek ve karşılaştırmak amacıyla
geliştirilmiştir (Ulucan, 2000). VZA, yönetimsel karar verme sürecinde, karar biriminin (KB)
göreceli etkinliğini, çok sayıdaki girdi ve çıktı değişken yardımı ile ağırlıklı çıktılar toplamını
ağırlıklı girdiler toplamına oranlayarak değerlendiren etkili ve pratik bir yöntemdir (Wen and
Li, 2009; Moghaddam and Ghoseiri, 2011). VZA tekniği, varsayım gerektirmemesi, çok fazla
girdi ve çıktıyı kolaylıkla değerlendirebilmesi nedeniyle etkinlik değerlendirmelerinde oldukça
fazla kullanılmaktadır (Tsaur et al., 1999).
VZA başlangıçta kâr amacı gütmeyen kamu kuruluşlarının karşılaştırmalı etkinliğini
ölçmek amacıyla geliştirilmiş olmasına rağmen, günümüzde üretim, hizmet, finans gibi pek
çok sektörde, etkinlik karşılaştırmalarında yaygın biçimde kullanılmaktadır. VZA aynı
piyasada, aynı girdileri kullanarak, aynı çıktıları üreten KB’nin etkinliğini ölçmektedir. Bu
bağlamda,
VZA
KB’nin
etkinlik
durumunu,
etkinsizlik
miktarını
ve
kaynaklarını
tanımlayabilmektedir. Bu özelliği ile yöntem, etkin olmayan birimlerde girdi ve çıktı miktarının
hangi ölçüde azaltılması ve/veya artırılması gerektiğini yöneticilere göstermektedir (Ulucan,
2000, 2002).
VZA yaklaşımıyla organizasyon veya eylemlerin etkinliklerinin değerlendirilmesinde,
girdi ve çıktı olarak kullanılacak değişkenlere ait değerlerin kesin olarak bilinmesi
gerekmektedir. Ancak; girdi veya çıktı değerlerinin, her bir KB için kesin olarak belirlenmesi,
çoğu durumda mümkün olmamaktadır. Bu durumda, kurallar, genellikle ihmal edilmekte ve
uygulamada iki durumla karşılaşılmaktadır. Birincisinde, kalitatif değişkenler, zorunlu olarak
dikkate alınmaktadır. İkincisinde ise, KB’ler belirsiz değerdeki kontrol edilemeyen faktörler
olsa bile, homojen olarak dikkate alınmaktadır. VZA’nın bu kısıtları, bulanık kavramıyla
giderilmeye çalışılmaktadır.
Son zamanlardaki VZA çalışmaları (Sengupta, 1992a; Saati et al., 2002; Tsaur et al.,
1999 gibi), bulanık değerli verilerin, nasıl kesin değerli veri haline getirileceği ve bulanık
değerli verilerin klasik VZA yapısına, nasıl dâhil edileceği konusuna odaklanmıştır. BVZA
modeli, klasik VZA modelinin aksine doğrusal değildir. BVZA modeli, veri, değişken
değişiklikleri ve ölçek dönüşümleri ile bir doğrusal programlama eşitliğine dönüştürülür. Bu
kapsamda, klasik VZA modelinin bulanık versiyonları yaygın olarak kullanılmaktadır. BVZA
problemlerinin çözümü için durulaştırma, α kesme kümesi ve bulanık sıralama gibi
yaklaşımlar geliştirilmiştir.
20
VZA modelleri, ölçeğe göre sabit getiri ve ölçeğe göre değişken getiri durumlarını
dikkate alarak etkinlik ölçümünü gerçekleştirmektedir. Bu kapsamda, VZA modelleri kendi
teorik ve metodolojik gelişim süreci içinde, girdiye ve çıktıya yönelik olarak geliştirilmektedir.
Girdiye yönelik modeller, herhangi bir çıktı düzeyi için etkin olmayan KB’lerin girdilerini, ne
derece azaltmaları gerektiğini belirlemeye çalışır. Bu modellerde amaç, kullanılan girdi
miktarını minimize etmektir. Çıktıya yönelik modeller ise herhangi bir girdi bileşiminde etkin
olmayan karar birimlerinin etkin hale getirilmesi için, çıktıların ne kadar arttırılması gerektiğini
belirler. Çıktıya yönelik modellerde amaç, çıktıların maksimize edilmesidir (Bakırcı, 2006).
CCR modeli, Charnes et al. (1978) tarafından önerilen ve ölçeğe göre sabit getiri
esasına dayanan ilk VZA modelidir. CCR modeli, sanal çıktı/sanal girdi oranını maksimize
edecek ağırlıkları belirlemektedir. Girdiye yönelik CCR modeli, çıktı seviyesini değiştirmeden
girdileri minimize etmeyi amaçlamaktadır. Bu projede, Wang et al. (2005)’nin geliştirdiği
girdiye yönelik CCR modeline dayanan BVZA kullanılmıştır. Buna göre, etkinlik aralığının alt
ve üst sınır değerlerini veren doğrusal programlama modeli aşağıda tanımlanmıştır.
Etkinlik aralığının üst sınırı:
Etkinlik aralığının alt sınırı:
s
s
Maks θ Uj 0 = ∑ u r y Urj 0
Maks θ Lj 0 = ∑ u r y Lrj 0
(1a)
r =1
m
∑v x
i =1
i
s
∑u
r =1
L
ij 0
m
=1
∑v x
i =1
m
r
y Urj − ∑ v i x Lij ≤ 0,
(1b)
r =1
i
s
j = 1,..., n
∑u
i =1
r =1
u r , v i ≥ ε , ∀r,i.
U
ij 0
=1
m
r
y Urj − ∑ v i x ijL ≤ 0,
i =1
u r , v i ≥ ε , ∀r,i.
Burada,
θ Uj 0 , Analiz edilecek KB’nin üst sınır etkinlik değerini,
θ Lj 0 , Analiz edilecek KB’nin alt sınır etkinlik değerini,
n , KB sayısını,
i , Girdi sayısını ( i = 1, 2, … , m ),
r , Çıktı sayısını ( r = 1, 2,.., s ),
y j = { y1 j , y 2 j ..., y rj ,..., y sj } , j’inci KB için r’inci çıktı değerini,
x j = {x1 j , x2 j ,…, xij …, x sj } , j’inci KB için i’inci girdi değerini,
yrj , j’inci KB’nin çıktı vektörünü,
xij , j’ inci KB’nin girdi vektörünü,
vi , Girdi ağırlıklarını,
21
j = 1,..., n
u r , Çıktı ağırlıklarını
L, KB’nin alt sınır değerlerini,
U, KB’nin üst sınır değerlerini
göstermektedir.
Yukarıda sunulan (1a) nolu modeldeki θ Uj 0 , bütün KB’ler en iyi üretim etkinliği
durumunda iken, KB0 aracılığıyla ulaşılan en iyi olası göreceli etkinliği vermektedir. Buna
karşılık (1b) nolu modeldeki θ Lj 0 , KB0’ın en iyi olası göreceli etkinliğinin en alt sınırını ifade
etmektedir. Bu durumda [θ Lj 0 , θ Uj 0 ] olası en iyi göreli etkinlik aralığını oluşturmaktadır.
Bulanık sayı, dışbükey, normalleştirilmiş, sınırlı-sürekli üyelik fonksiyonu olan ve gerçel
sayılarda tanımlanmış bir bulanık küme olarak ifade edilmektedir (Baykan ve Beyan, 2004).
Bulanık sayıların tanımlanmasında üçgen, dikdörtgen, S tipi gibi farklı üyelik fonksiyonları
kullanılmaktadır. Ancak; üçgen bulanık sayılar, BVZA modellerinin tanımlanmasında
diğerlerine göre, daha fazla önem kazanmıştır (Kim et al., 1999; Kao ve Liu, 2000; Guo ve
Tanaka, 2001; Saati et al., 2002). Bu çalışmada da, bulanık sayıların tanımlanmasında,
üçgen bulanık sayılardan yararlanılmıştır.
Bulanık VZA’da i) karar birimlerinin belirlenmesi, ii) girdi ve çıktı değişkenlerin
saptanması, iii) Verilerin bulanıklaştırılması ve aralık değerlere dönüştürülmesi iv) BVZA
modelinin kurulması, alt ve üst sınır etkinlik değerlerinin belirlenmesi v) karar birimlerinin en
iyi etkinlikten en düşük etkinliğe doğru sıralanması olmak üzere beş temel uygulama
aşaması bulunmaktadır. Bu aşamalar, orman işletme şeflikleri açısından ilerleyen başlıklarda
açıklanmıştır.
I) Karar Birimlerinin Belirlenmesi
VZA’da üzerinde çalışılan girdi ve çıktılardan oluşan üretim sistemi, karar birimi (KB)
olarak isimlendirilir. KB, girdileri çıktılara dönüştürmekten sorumlu herhangi bir üretim birimi
olabilir (Demirbaş, 2005; Bakırcı, 2006). Karar birimlerinin, yaptıkları üretim açısından,
birbirlerine yeterince benzer olmaları, aynı girdileri aynı çıktılara dönüştürmeleri ve benzer
ortamlarda
yer
almaları
gerekmektedir
(Aydemir,
2002;
Bakırcı,
2006).
VZA’nın
kullanılabilmesi için, öncelikle aynı kararların uygulandığı ve benzer organizasyonlara sahip
KB’nin seçilmesi gerekmektedir. KB’nin üretim teknolojisi açısından birbirlerine benzer
olması, sonuçların anlamlılığı açısından önemlidir (Gülcü et al., 2004; Yolalan, 1993).
Karar birimlerinin seçilmesinde, iki prensip önem taşımaktadır (Ahn (1987)’ye atfen
Aydemir, 2002; Bakırcı, 2006). Bunlar:
1. Her bir karar birimi, kullandığı kaynaklar ve ürettiği çıktılardan sorumlu bir birim
olarak tanımlanmış olmalıdır.
22
2. Etkinlik sınır tahminlerinin anlamlı çıkabilmesi için örnek kütlede yer alan karar birimi
sayısı yeterli olmalıdır.
Bu iki prensibe göre, kapsam bölümünde ayrıntılı olarak belirtildiği gibi, Denizli, İzmir
ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 26 orman işletme müdürlüğüne bağlı olarak
faaliyetlerini sürdüren 164 orman işletme şefliği, KB olarak belirlenmiştir.
II) Girdi ve Çıktı Değişkenlerin Saptanması
KB’nin etkinliğinin ölçülebilmesi için, her bir KB’ne ait girdi ve çıktı değişkenlerin
belirlenmesi ve bu değişkenlerin tüm KB’ler için pozitif değerlerinin olması gerekmektedir.
Girdi ve çıktı değişkenlerin ölçü birimleri, oransal veya nicel (sayı, kilogram, litre, metre, para
birimi vb.) olabilir (Şafak, 2009).
Seçilen girdi sayısı (m), çıktı sayısı (r) olmak üzere, modelde değerlendirmeye alınan
KB sayısı, i) girdi ve çıktı sayılarının toplamının bir fazlası (n≥m+r+1) veya ii) girdi ve çıktı
sayılarının toplamının en az iki katı (n≥2(m+r) olmak durumundadır. Ancak; birinci kısıt daha
çok tercih edilmektedir (Aydemir, 2002; Oruç, 2008). Bu araştırmada da, birinci kısıt dikkate
alınmış olup; modellerde kullanılacak girdi ve çıktı değişkenler, orman kaynakları yöneticileri
tarafından Bölüm 3.3’de açıklanan öncelik formu yardımıyla belirlenmiştir.
III) Verilerin Bulanıklaştırılması ve Aralık Değerli Verilere Dönüştürülmesi
BVZA modellerinde kullanılacak olan 2007-2009 yıllarına ait veriler, üçgen üyelik
fonksiyonu temelinde, beş farklı α düzeyinde (0,00; 0,25; 0,50; 0,75 ve 1,00), aralık değerlere
dönüştürülmüştür.
BVZA Modülü ile değişkene yönelik ham veriler, üçgen üyelik fonksiyonuna göre, önce
bulanık değerli verilere, daha sonra Zimmermann (1991)’nın “α kesme kümeleri yaklaşımı”
dikkate alınarak, belirlenen α değerleri bazında, aralık değerli verilere dönüştürülmüştür.
Buna göre, değişkenlerin 2007–2009 yılı değerleri, üçgen üyelik fonksiyonu ile alt, merkezi
ve üst sınırlar olarak sınıflandırılmış ve böylece bulanık değerli veriler elde edilmiştir.
BVZA Modülünde yer alan hesaplama işlemleri, değişkene yönelik değerlerin ölçüm
sıklığına (yani üç döneme ait veri değerinin sabit veya sabit olmamasına) göre
değişmektedir.
Sabit Değeri Olmayan Verilerin Aralık Değerli Verilere Dönüştürülmesi
Toplam personel sayısı, genel üretim giderleri, üretilen endüstriyel odun miktarı gibi
değişkenler sabit değeri olmayan verileri oluşturur. Bu tip değişkenler, her dönem ölçüldüğü
için her dönemde farklı değerleri bulunmaktadır. Örneğin; Bayındır Orman İşletme Şefliği’nde
Genel Üretim Gideri ( V66 ) değişkeni için beş α düzeyine göre alt ve üst sınır değerleri,
aşağıdaki gibi hesaplanmıştır.
23
Şefliğin ( V66 ) değişkeninin 2007, 2008 ve 2009 yılı değeri, sırasıyla 351969; 399697 ve
336840 olup, alt, merkezi ve üst sınır değerler [336840; 351969; 399697] olarak tanımlanır.
Bu durumda, ( V66 ) değişkeni için alt ve üst sınır değerleri ( a α− ve aα+ ) (aralık değerler), 0,25 α
düzeyinde
a α− = a + α(m − a) = 336840 + 0,25(351969 − 336840) = 340622,25
aα+ = b − α(b − m) = 399697 − 0,25(399697 − 351969) = 387765,00
olarak hesaplanır. Burada, ( a ) değişkenin alt sınır değerini, ( b ) değişkenin üst alt sınır
değerini, ( m ) değişkenin merkezi değerini ifade etmektedir. Diğer α düzeyleri için de benzer
hesaplamalar yapılırsa, Bayındır Orman İşletme Şefliği’ne ait ( V66 ) değişkeni için aşağıda
verilen alt ve üst sınır değerleri (aralık değerleri) elde edilir.
α Değeri
Alt Sınır Değeri
Üst Sınır Değeri
0,00
336840,00
399697,00
0,25
340622,25
387765,00
0,50
344404,50
375833,00
0,75
348186,75
363901,00
1,00
351969,00
351969,00
Sabit Değerli Verilerin Aralık Değerlere Dönüştürülmesi
Orman işletme şefliklerinde, ormanlık alandaki toplam nüfus, orman alanı, toplam eta
değişkenleri sürekli değişim gösterir. Ancak; bu değişim miktarları, plan veya programlara
aynı hızda yansıtılamaz. Sabit gözüken bu değişken değerleri,
a = m − Sh
b = m + Sh
biçiminde bulanık değerli verilere dönüştürülür (Güneş, 2006). Burada; ( S h ) standart hatayı
ifade etmekte olup S h = S / n ile hesaplanır. Ayrıca, ( m ) değişkenin mevcut (merkezi)
değerini, ( a ) değişkenin alt sınır değerini, ( b ) değişkenin üst sınır değerini, ( S ) standart
sapmayı, ( n ) KB sayısını ifade etmektedir. Örneğin; Bayındır Orman İşletme Şefliği’nin
orman alanı ( V1 ) değişkeni için beş α düzeyine göre alt ve üst sınır değerleri aşağıdaki gibi
hesaplanmıştır1. Öncelikle, üçgen üyelik fonksiyonu ile ( V1 ) değişkeninin alt, merkezi ve üst
sınırları tanımlanır. Buna göre, Bayındır Orman İşletme Şefliği’nin orman alanı değişkeni ( V1 )
için alt ve üst sınır değerleri,
1
Bayındır orman işletme şefliğinin orman alanı değişkeni için standart sapma S=7847,67 olarak hesaplanmış olup, standart hata
S h = S / n = 7847 ,67 / 51 = 1098 ,89 ’dir.
24
a = m − Sh = 10518,50 − 1098,89 = 9419,61
b = m + Sh = 10518,50 + 1098,89 = 11617,39
olarak hesaplanır. Böylece, alt, merkezi ve üst sınır değerler [9419,61; 10518,50; 11617,39]
olarak tanımlanır. Daha sonra, Zimmermann (1991)’nın “α kesme kümeleri yaklaşımı” dikkate
alınarak, bulanık değerli veriler, aralık değerli veriye dönüştürülür. Buna göre, ( V1 ) değişkeni
için üst ve alt sınır değerleri, α=0,25 düzeyinde,
aα− = a + α(m − a) = 9419,61 + 0,25(10518,50 − 9419,61) = 94305,44
aα+ = b − α(b − m) = 11617,39 − 0,25(11617,39 − 10518,50) = 108593,56
olarak hesaplanır. Diğer α düzeyleri için de benzer hesaplamalar yapılırsa, Bayındır Orman
İşletme Şefliği’ne ait ( V1 ) değişkeninin alt ve üst sınır değerleri (aralık değerler) aşağıdaki gibi
elde edilir.
α Değeri
Alt Sınır Değeri
Üst Sınır Değeri
0,00
9419,61
11617,39
0,25
9694,33
11342,67
0,50
9969,06
11067,95
0,75
10243,78
10793,22
1,00
10518,50
10518,50
Bu araştırma projesinde, BVZA yaklaşımı için kullanılan CCR modeli (Wang et al.,
2005), girdileri minimum, çıktıları ise maksimum olacak şekilde sonuçlandırmaktadır. Ancak;
orman işletme şefliklerinin çıktıları arasında yer alan Yanan Alan Miktarı ( V43 ) ve Toplam
Yangın Sayısı ( V42 ) değişkenlerinin, orman kaynakları yönetimi açısından mimimum olması
istenmektedir. Bu nedenle, bu iki değişkenin değerlerine yüzde dönüşüm uygulanmıştır.
Buna göre, öncelikle dönüşüm uygulanacak değişkenin orman işletme şefliklerine yönelik
yıllık verileri içinden en küçük ve en büyük değerler saptanmıştır. Daha sonra, en küçük
değere sahip orman işletme şefliğinin değeri 100, en büyük değere sahip orman işletme
şefliğinin değeri ise 0 olacak şekilde, bütün orman işletme şefliklerinin verilerine yüzde
dönüşüm uygulanmıştır. Ayrıca; VZA analizinde, değişkenlere yönelik verilerin sıfırdan büyük
bir değerinin olması istendiği için de, sıfır değerine sahip olan değişkenlerin değeri, modelde
10 −5 olarak dikkate alınmıştır.
IV) Bulanık VZA Modelinin Kurulması, Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerlerinin
Belirlenmesi
Girdi ve çıktı değişkenler ile KB’nin belirlenmesinden sonra, etkinlik değerlerinin
hesaplanması aşamasına geçilmektedir. Burada, öncelikle konuyla ilgili, en uygun VZA
25
modeli (CCR veya BCC modeli) seçilmektedir. Modellerin çözümünde, her bir KB için 0 ile 1
arasında etkinlik değeri hesaplanmaktadır. Etkinlik değeri 1’e eşit olan birimler, en iyi gözlem
kümesini, aynı zamanda da etkinlik sınırını oluşturmaktadırlar. Etkinlik değeri 1’den küçük
olan KB’ler ise, göreli olarak etkin değildirler.
VZA uygulamasının bu kapsamdaki ana hatları iki aşamada özetlenebilir (Yolalan,
1993):
• Herhangi bir gözlem kümesi için, en az girdi bileşimini kullanarak en çok çıktı
bileşimini üreten en iyi gözlemler belirlenir. Böylece, en iyi çalışan KB’lere göre bir etkinlik
sınırı elde edilir.
• Söz konusu sınır, referans olarak kabul edilir ve etkin olmayan karar birimlerinin bu
sınıra olan uzaklığı (ya da etkinlik düzeyleri) radyal olarak ölçülür.
Bu aşamada, orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerini saptamak amacıyla,
değişkenlerin beş farklı α düzeyinde (0,00; 0,25; 0,50; 0,75 ve 1,00) belirlenmiş alt ve üst
sınır değerlerine dayanan BVZA modelleri kurulmuştur. Araştırmada kullanılan BVZA
modelleri, Bölüm 3.4.7’de verilmiştir.
V) Karar Birimlerinin En İyi Etkinlikten En Düşük Etkinliğe Doğru Sıralanması
Her bir α düzeyi için BVZA çözümleri ile elde edilen alt ve üst sınır değerlerine göre,
orman işletme şefliklerinin maksimum etkinlik kayıplarının minimum değerleri, Minimaks
Pişmanlık Yaklaşımı ile hesaplanmıştır (Wang et al., 2005). Bu yaklaşım (2) nolu formül ile
tanımlanmıştır.
Min{Maks( ri )} = Min{Maks[ Maks ( a Uj ) − a iL ,0]}
i
i
j ≠1
(2)
Burada, ri orman işletme şefliği için hesaplanan etkinlik kaybı değerini, a Uj sıralanacak
orman işletme şefliklerinin üst sınır etkinlik değerleri kümesi içindeki en yüksek üst sınır
etkinlik değerini, aiL etkinlik kaybı hesaplanacak olan orman işletme şefliğinin alt sınır etkinlik
değerini göstermektedir. Buna göre, orman işletme şefliklerinin aralık etkinliği, her bir α
düzeyi için en iyiden en kötüye doğru sıralanmıştır.
3.2. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) Modülü
BVZA Modülü, BVZA modellerinin çözümlenmesi amacıyla geliştirilmiş olup, kullanım
kılavuzu EK-1’de verilmiştir. Bulanık VZA Modülü, karar birimlerinin üç faaliyet dönemine
yönelik etkinlik düzeylerini, üçgen üyelik fonksiyonuna göre Microsoft Office Excel Çözücü
Eklentisinden yararlanarak hesaplamaktadır. Modül, en fazla 225 karar biriminin etkinliğini,
en fazla 100 adet değişken (en fazla 50 adet girdi ve 50 adet çıktı değişken) kullanarak
analiz etmektedir (Şekil 1).
26
Şekil 1. Microsoft Office Excel Çözücü Eklentisinden Yararlanılarak Geliştirilen Bulanık VZA
Modülü
Bulanık VZA Modülünde, öncelikle, etkinlik değerlendirmesi yapılacak karar birimlerinin
ham verileri, üçgen üyelik fonksiyonuna göre bulanıklaştırıldıktan sonra, α değerleri bazında
aralık verilere dönüştürülmektedir. İkinci aşamada, aralık veriler değerlendirilmek suretiyle alt
ve üst sınır etkinlik değerleri hesaplanmaktadır. Son aşamada ise Minimaks Pişmanlık
Yaklaşımı ile karar birimleri en iyiden en düşük etkinliğe doğru sıralanmaktadır.
Modül ile aşağıda ifade edilen çıktılar elde edilmektedir. Buna göre,
i) Değişken değerlerinin önce üçgen üyelik fonksiyonuna göre bulanık değerli verilere,
daha sonra da bu verilerin α düzeyi bazında aralık değerli verilere dönüştürülmesi,
ii) Alt sınır etkinlik değerlerinin hesaplanması,
iii) Üst sınır etkinlik değerlerinin hesaplanması,
iv) Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına göre karar birimlerinin en iyiden en düşük etkinliğe
doğru sıralanması
işlemleri gerçekleştirilmektedir.
3.3. Öncelik Formları
Bulanık VZA modellerinde kullanılacak girdi ve çıktı değişkenler, öncelik formları
yardımıyla belirlenmiştir. Bu amaçla, ilk olarak orman işletme şefliklerinde yürütülen önemli
faaliyetler belirlenmiş, daha sonra Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege
Bölgesi’ne yönelik öncelik formları geliştirilmiştir.
Orman işletme şefliklerinde yürütülen önemli faaliyetleri belirlemek amacıyla OBM ve
orman işletme müdürlüklerinin, orman işletme şeflikleri ile ilgili arşivleri taranmıştır. Daha
27
sonra, bölge müdür yardımcısı, şube müdürü, orman işletme müdürü, orman işletme müdür
yardımcısı,
orman
işletme
şefi
ve
orman
mühendisleri
ile
karşılıklı
görüşmeler
gerçekleştirilmiştir. Böylece, orman işletme şefliklerinde yürütülen önemli faaliyetler
belirlenerek isimleri Çizelge 1’de sunulmuştur.
Çizelge 1. Orman İşletme Şefliklerinde Yürütülen Önemli Faaliyetler
*
S.No
1
2
3
4
5
6
Faaliyetler
Ormanların korunması ve orman zararlıları ile mücadele
Orman suçlarını önleme (Açma, yerleşme, kesme, işgal, faydalanma, otlatma, nakil)
Orman suçu oluştuktan sonraki idari ve adli işlemler
Orman yangınları
Silvikültürel faaliyetler
Kadastro-mülkiyet faaliyetleri (Tapulu kesim, ocak vb. izin irtifa, kadastro komisyonu
işlemleri, mal müdürlüğü, tescil işlemleri vb.)
Mera ıslahına yönelik faaliyetleri
Odun dışı orman ürünlerine yönelik üretim ve pazarlama faaliyetleri
Asli orman ürünleri üretim ve pazarlama faaliyetleri
Orman kaynaklarının planlanması ve fonksiyonel ormancılık faaliyetleri
Sosyal ve politik sorunlara yönelik halkla ilişkiler faaliyetleri
Makine ikmal, yol ve bina-inşaat işleri (Çalışan iş makineleri ve hizmet vasıtaları, yol etüdü,
yeni yol, istinat duvarları, köprü, kulübe yolu, bina yapımı, üst yapı, büz menfez vb.’nin yeni
yapımı ve tamir bakımı )
7
8
9
10
11
12
*
Not: Çizelgede verilen faaliyet listesi önem derecesine göre sıralanmamıştır.
Orman işletme şefliklerinde yürütülen önemli faaliyetler belirlendikten sonra, BVZA
modellerinde kullanılacak girdi ve çıktı değişkenleri saptamak amacıyla bölgedeki bölge
müdür yardımcısı, şube müdürü, orman işletme müdürü, orman işletme müdür yardımcısı,
orman
işletme
şefi
ve
bölgedeki
orman
mühendisleri
ile
karşılıklı
görüşmeler
gerçekleştirilmiştir. Böylece, aşağıda ifade edilen 4 adet öncelik formu hazırlanmıştır (EK-2).
• Model_Denizli için Denizli Orman Bölge Müdürlüğü Öncelik Formu: Denizli Orman
Bölge Müdürlüğü’nde yer alan 42 orman işletme şefliğinin etkinliğinin değerlendirilmesinde
kullanılacak girdi ve çıktı değişkenler bu form ile belirlenmiştir.
• Model_İzmir için İzmir Orman Bölge Müdürlüğü Öncelik Formu: İzmir Orman Bölge
Müdürlüğü’nde yer alan 51 orman işletme şefliğinin etkinliğinin değerlendirilmesinde
• Model_Muğla için Muğla Orman Bölge Müdürlüğü Öncelik Formu: Muğla Orman
• Model_Ege için Ege Bölgesi Öncelik Formu (EK-2): Denizli, İzmir ve Muğla Orman
Orman mühendisleri, öncelik formlarında yer alan her bir veriyi, Şekil 2’de sunulan 9
dereceli Likert ölçeğinden yararlanarak göreceli önem derecelerine göre değerlendirmiştir.
28
Bu ölçekte; “1-çok az önemli”, “3- az önemli”, “5-orta derecede önemli”, “7-fazla önemli” ve
“9-çok fazla önemli” olarak kabul edilmekte ve “2, 4, 6, 8 değerleri” de orta değerler olarak
kullanılmaktadır.
Şekil 2. Dokuz Dereceli Likert Ölçeği
Öncelik formları, Nisan-Mayıs 2011 aylarında doldurulmuştur. Orman mühendislerinin
etkin bir biçimde çalışmaya katılması, kendi bölgesi veya Ege Bölgesi bazında karar verme
durumunun dikkate alınması, böylece form tekrarından kaçınılması için, öncelik formlarının
doldurulmasında, aşağıda açıklanan iki yol izlenmiştir.
i) Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü bazında yapılacak etkinlik
değerlendirmesinde kullanılacak değişkenleri saptamak amacıyla hazırlanan öncelik formları,
ilgili orman bölge müdürlüğünde görevli bölge müdür yardımcısı, orman işletme müdürü
ünvanlarında bulunanlar ile en az 10 yıl süreyle orman işletme müdürlüklerinde orman
mühendisi veya orman işletme şefi olarak görev yapmış personel tarafından doldurulmuştur.
Buna göre Çizelge 2’de detayları görüldüğü üzere, belirtilen şartlara uyan orman
mühendisleri tarafından Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde 22 adet, İzmir Orman Bölge
Müdürlüğü’nde 36 adet ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde 28 adet öncelik formu
doldurulmuştur.
ii) Ege Bölgesi bazında yapılacak etkinlik değerlendirmesinde kullanılacak değişkenleri
saptamak amacıyla hazırlanan öncelik formu, bölge müdür yardımcısı, şube müdürü, işletme
müdür yardımcısı ünvanlarında bulunanlar ile en az 10 yıl süreyle orman işletme
müdürlüklerinde orman mühendisi veya orman işletme şefi olarak görev yapmış personel
tarafından doldurulmuştur. Buna göre, Çizelge 2’de detayları görüldüğü üzere, Ege
Bölgesi’ne yönelik değişkenleri belirlemek amacıyla, belirtilen şartlara uyan orman
mühendisleri tarafından 66 adet öncelik formu doldurulmuştur.
Çizelge 2. Öncelik Formlarını Değerlendiren Orman Mühendislerinin Ünvanlarına ve Orman
Bölge Müdürlüğüne Göre Dağılımı
Ünvanlar
Bölge Müdür Yardımcısı
Şube Müdürü
Orman İşletme Müdürü
İşletme Müdür Yardımcısı
Orman İşletme Şefi
Orman Mühendisi
Toplam
Denizli OBM
İzmir OBM
Muğla OBM
Ege Bölgesi
2
7
3
3
3
4
22
1
3
7
3
18
4
36
1
4
10
2
4
7
28
4
21
1
13
9
18
66
29
Öncelik formlarının değerlendirme sürecinde (Nisan-Mayıs 2011 aylarında), Denizli,
İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü, vekâleten orman bölge müdür yardımcıları
tarafından yönetilmiştir. Bu nedenle, bu makamlar tarafından doldurulması gereken öncelik
formları, orman bölge müdürlüğüne vekâlet eden orman bölge müdür yardımcıları tarafından
doldurulmuştur.
Öncelik formlarını dolduran orman mühendislerinin meslekteki ve orman işletme
müdürlüklerindeki çalışma süreleri Çizelge 3’de verilmiştir. Buna göre, öncelik formlarını
değerlendiren Ege Bölgesi’ndeki orman mühendislerinin meslekteki çalışma süresi
ortalaması 21,28 yıl, orman işletme müdürlüklerindeki toplam çalışma süresi ise 15,97 yıldır.
Çizelge 3’ün minimum sütunundan görüldüğü gibi bazı orman mühendisleri, orman işletme
müdürlüklerinde 10 yıldan daha az süre ile çalışmış olup, bunlar şube müdürü ünvanında
bulunmaları nedeniyle araştırmaya katılmışlardır.
Çizelge 3. Öncelik Formlarını Değerlendiren Orman Mühendislerinin Çalışma Süresi
Ortalaması.
Orman
Bölge
Müdürlüğü
Denizli
İzmir
Muğla
Ege Bölgesi
Meslekteki çalışma süresi (Yıl)
Min.
11
10
10
12
Maks.
27
35
32
35
Ort.
18,80
19,50
21,79
21,28
Orman İşletme Müdürlüklerindeki
çalışma süresi (Yıl)
Min.
Maks.
Ort.
5
22
14,86
6
28
17,22
7
27
18,75
5
30
15,97
3.3.1. Öncelik Formlarında Yer Alan Verilerin Güvenilirliği
Orman mühendislerinin öncelik formlarında yer alan verilere yönelik kararlarının
güvenilirliği İç Tutarlılık Katsayısı (Cronbach Alfa Değeri) ile test edilmiştir. Denizli, İzmir ve
Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege Bölgesi bazında her bir veri için elde edilen en düşük
ve en yüksek tutarlılık katsayısını açıklayan sonuçlar, Çizelge 4’de verilmiştir. Buna göre, en
düşük İç Tutarlılık Katsayısı, 0,948 olup sonuçlar istatistiki olarak güvenilirdir. Ayrıca listeden
çıkartılması önerilen veri bulunmamıştır.
Çizelge 4. İç Tutarlılık Katsayısı Sonuçları
Orman Bölge Müdürlüğü
Denizli
İzmir
Muğla
Ege Bölgesi
İç Tutarlılık
Katsayısı
0,948
0,968
0,948
0,954
30
Veri çıkartıldığında
İç Tutarlılık Katsayısı
En düşük
En yüksek
0,946
0,949
0,967
0,969
0,946
0,948
0,952
0,954
3.3.2. Öncelik Formlarına Yönelik Sonuçlar
Orman mühendislerinin vermiş olduğu kararların aritmetik ortalaması, Çizelge 5’de
verilmiştir. Bu kapsamda, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki değerlendirmelerde Dikili
Kabuklu Gövde Hacmi (D58), İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki değerlendirmelerde
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfus (D23), Toplam Yangın Sayısı (D48) ve Üretilen Endüstriyel
Odun Miktarı (D62), Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki değerlendirmelerde Dikili Satış
Miktarı (D69) ve Ege Bölgesi’ndeki değerlendirmelerde ise Ormanlık Alandaki Toplam Nüfus
(D23) verisi en yüksek puanı almıştır.
Çizelge 5. Orman Mühendislerinin Denizli, İzmir, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege
Bölgesi’ne Yönelik Değerlendirmelerinin Aritmetik Ortalaması
No
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D8
D9
D10
D11
D12
D13
D14
D15
D16
D17
D18
D19
D20
D21
D22
D23
D24
D25
D26
D27
D28
D29
D30
D31
D32
D33
D34
D35
D36
D37
D38
Veri Adı
Orman Alanı
Toplam Alan
Ekonomik Fonksiyon Alanı
Ekolojik Fonksiyon Alanı
Sosyal ve Kültürel Fonksiyon Alanı
Toplam Servet
Toplam Eta
Tensil Etası
Bakım Etası
Koruya Tahvil (Baltalık) Etası
ŞİB Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Olan Uzaklığı
ŞİB Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Olan Ulaşım Süresi
Kooperatiflere Verilen Üretim İşi Miktarı
Şeflik Sınırlarındaki Köylülere Verilen Üretim İşi Miktarı
Şeflik Sınırları Dışından Gelen İşçilere Verilen Üretim İşi Miktarı
Gelen Evrak Sayısı
Giden Evrak Sayısı
Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı
Ormancılık Dışındaki Faaliyetlerin Yoğunluğu
Orman Muhafaza Memuru Sayısı
Memur Sayısı
Kadrolu İşçi Sayısı (Yangın İşçileri Hariç)
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfus
Toplam Köy Nüfusu
Orman Köyü Sayısı
Tutulan Zabıt Sayısı
Dava sayısı
Tabii Gençleştirme Alanı
Suni Gençleştirme Alanı
Gençlik Bakımı Alanı
Kültür Bakımı Alanı
Sıklık Bakımı Alanı
Koruya Tahvil Çalışması Yapılan Alan Miktarı
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı
Rehabilitasyon Çalışması Kapsamında Dikim Yapılan Alan Mik.
Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı
Üretilen Toplam Fidan Miktarı
Özel Ağaçlandırma Başvuru Sayısı
31
Denizli
OBM
7,57
5,52
6,29
4,95
4,71
7,67
6,52
7,14
4,62
4,95
5,67
6,00
6,86
5,67
6,81
6,57
7,38
4,10
7,43
6,05
6,19
7,86
6,86
7,57
6,38
5,81
7,05
7,10
6,95
6,86
7,52
5,76
5,76
7,00
4,90
7,14
İzmir
OBM
7,67
5,69
6,94
5,75
5,64
5,94
6,94
5,58
5,94
4,64
4,75
5,33
4,97
6,56
5,56
6,25
6,69
7,11
4,97
6,36
5,86
5,92
7,81
6,58
7,47
7,28
7,39
7,36
7,17
6,72
7,17
6,92
4,97
6,14
6,14
7,58
4,97
7,22
Muğla
OBM
7,04
4,43
7,25
6,39
6,29
4,71
5,68
4,71
5,46
3,75
4,71
5,11
6,07
6,54
4,57
5,75
5,71
7,64
4,11
6,75
5,39
5,93
7,25
5,64
7,00
6,00
5,82
6,64
6,11
6,18
5,79
6,54
4,21
6,00
5,64
7,18
4,32
5,82
Ege
Bölgesi
7,52
5,70
6,80
5,48
5,17
5,48
6,42
5,17
6,05
3,73
4,92
5,33
5,92
6,61
5,38
5,88
5,76
6,59
4,85
7,11
6,02
5,85
7,62
6,52
7,02
6,56
6,21
6,83
6,59
6,53
6,29
7,14
4,71
5,76
5,36
7,15
4,27
6,12
Çizelge 5’in devamı
No
D39
D40
D41
D42
D43
D44
D45
D46
D47
D48
D49
D50
D51
D52
D53
D54
D55
D56
D57
D58
D59
D60
D61
D62
D63
D64
D65
D66
D67
D68
D69
D70
D71
D72
D73
D74
D75
D76
D77
D78
D79
D80
D81
D82
D83
D84
D85
D86
D87
D88
D89
Denizli
OBM
6,95
5,81
7,52
6,71
6,33
6,05
5,43
5,76
4,52
7,24
6,90
6,33
7,95
4,95
5,95
7,14
6,00
6,43
6,05
8,29
6,71
8,10
6,52
5,43
4,67
6,14
6,90
6,43
7,57
5,95
4,90
7,33
7,14
7,48
6,90
6,90
6,38
7,00
6,90
6,57
7,48
5,81
6,57
6,14
7,05
6,38
6,43
6,71
6,90
Veri Adı
Sonuçlandırılan Özel Ağaçlandırma Sayısı
Sonuçlandırılan Özel Ağaçlandırma Alanı
İlk Müdahale Yangın Ekibi Sayısı
Koruma Ekibi Sayısı
Kadrolu Yangın İşçisi Sayısı
Kadrosuz (Geçici) İşçi Sayısı
Faili Belirsiz Olan Yangın Adedi
Faili Belli Olan Yangın Adedi
Doğal Nedenlerden Çıkan Yangın Adedi
Toplam Yangın Sayısı
Yanan Alan Miktarı
Arazi Aracı Sayısı
Arozöz Sayısı
Motosiklet Sayısı
Su Tankeri Sayısı
Yangın Müdahale Aracı Sayısı
Havuz ve Su Toplama Çukuru Sayısı
Yangın Gözetleme Kulesi Sayısı
Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu Miktarı
Dikili Kabuklu Gövde Hacmi
Tensil Üretimi (Dikili Kabuklu Gövde Hacmi)
Bakım Üretimi (Dikili Kabuklu Gövde Hacmi)
Koruya Tahvil (Baltalık) Üretimi
Üretilen Endüstriyel Odun Miktarı
Üretilen Yakacak Odun Miktarı
Üretilen Odun Dışı Orman Ürünü Miktarı
Üretime Verilen Bölme Adedi
Rampadan Satılan Endüstriyel Odun Miktarı
Rampadan Satılan Yakacak Odun Miktarı
Tarife Bedeli İle Yakacak Odun Satış Miktarı
Dikili Satış Miktarı
Zati İhtiyaç Yapacak Odunu Satış Miktarı
Zati İhtiyaç Yakacak Odunu Satış Miktarı
Toplam Orman Yolu Miktarı
Yol Yoğunluğu
Bakımı Yapılan Üretim Yolu Miktarı
Kesme ve Tomruklama Gideri
Sürütme ve Toplama Gideri
Taşıma Gideri
Genel Üretim Gideri
Tabii Gençleştirme Gideri
Gençlik Bakımı Gideri
Sıklık Bakımı Gideri
Rehabilitasyon Gideri
Suni Gençleştirme Gideri
Kültür Bakımı Gideri
Toplam Silvikültür Çalışması Gideri
Orman Koruma Gideri
Orman Yolları Yapım, Onarım ve Diğer Gideri
Genel Yönetim Giderleri
Giderler Genel Toplamı
32
İzmir
OBM
6,89
5,86
6,97
5,92
6,06
5,86
6,42
5,53
4,31
7,81
7,00
6,44
7,44
4,69
6,19
7,06
6,86
7,06
6,28
7,75
6,58
7,36
4,97
7,81
5,53
4,61
6,31
6,94
6,08
4,28
7,61
4,58
4,47
7,44
7,44
6,67
6,89
7,03
6,58
7,19
6,72
6,47
6,72
6,56
6,83
6,25
7,42
7,06
6,58
6,53
7,14
Muğla
OBM
5,50
5,32
7,00
5,50
5,39
6,11
5,68
5,14
4,86
7,00
7,00
6,29
7,39
4,93
5,21
6,71
6,89
6,57
6,36
7,54
5,79
6,82
4,86
6,29
5,07
4,93
6,25
7,43
6,39
4,57
7,86
5,07
4,79
7,43
7,36
7,29
6,18
6,32
5,89
7,04
6,54
6,21
6,61
6,18
6,29
5,93
6,64
7,00
6,79
6,61
7,07
Ege
Bölgesi
6,06
5,32
6,64
5,65
5,88
5,33
5,70
5,45
3,95
7,39
6,44
5,94
7,39
4,35
6,11
6,42
6,27
5,85
5,89
7,55
6,47
7,52
4,91
6,91
5,29
4,79
5,70
6,82
6,44
4,92
7,08
5,18
4,77
6,85
6,85
6,74
6,47
6,18
5,98
6,58
6,11
6,24
6,79
5,56
6,11
5,76
7,02
6,21
6,27
6,06
6,27
Denizli OBM kapsamında gerçekleştirilen karşılıklı görüşmelerde, orman mühendisleri
toplam servet (D6), koruya tahvil çalışması yapılan alan miktarı (D33), koruya tahvil (baltalık)
üretimi (D61), tarife bedeli ile yakacak odun satış miktarı (D68) verilerini önemsiz bulmuştur.
Bu nedenle, bu veriler, Denizli Orman Bölge Müdürlüğüne yönelik öncelik formunda yer
almamış olup ilgili verilere yönelik aritmetik ortalama değeri (-) simgesi ile gösterilmiştir.
Orman işletmeleri ile ilgili bazı verilere orman mühendisleri 5’den küçük bir değer
vermiştir. Dokuz dereceli Likert ölçeğine göre, 5 den küçük değer alan bu tip veriler, orman
mühendisleri tarafından önemsiz olarak değerlendirilmiştir. Bu nedenle, öncelik formlarını
değerlendiren orman mühendislerinin kararları doğrultusunda, Çizelge 5’de aritmetik
ortalaması 5,00’ın altında kalan veriler, ilgili orman bölge müdürlüğünün ve Ege Bölgesi’nin
dikkate alınacak veriler listesinden çıkartılmıştır. Çıkartılan bu veriler Çizelge 6’da
gösterilmiştir.
Daha sonra, orman mühendislerinin değerlendirmeleri doğrultusunda modellerde
kullanılacak değişkenler belirlenmiştir.
Çizelge 6. Öncelik Formlarını Değerlendiren Orman Mühendislerinin Kararları Doğrultusunda
Bilgi Formundan Çıkartılan Veriler
No
Denizli
OBM
Veri Adı
D2
D4
D5
D6
D8
D10
D11
D13
D15
D19
D33
D37
D47
D52
D61
D64
D68
D70
D71
Toplam Alan
x
x
Toplam Servet
Tensil Etası
x
ŞİB Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Olan Uzaklığı
x
Şeflik Sınırları Dışından Gelen İşçilere Verilen Üretim İşi Mik.
x
x
x
Motosiklet Sayısı
x
x
x
Not: (-) işareti ile öncelik formunda yer almayan veriler, (x) işareti ile öncelik
yer alan ancak aritmetik ortalaması 5,00’dan küçük olan veriler ifade edilmektedir.
33
İzmir
OBM
Muğla
OBM
Ege
Bölgesi
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
formu değerlendirmelerinde
3.4. Bilgi Formu
Öncelik formları aşamasının sonucunda, orman mühendisleri tarafından BVZA
modellerinde dikkate alınması önerilen değişkenler, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge
Müdürlüğü ve Ege Bölgesi bazında ayrı ayrı saptanmıştır. Bilgi formları, saptanan bu
değişkenler için orman işletme şefliklerinin 2007-2009 yıllarına ait yılsonu gerçekleşme
verilerinin daha kolay toplanmasına yardımcı olması amacıyla hazırlanmıştır. Bilgi formu
kapsamında aşağıda belirtilen beş faaliyet yürütülmüştür.
3.4.1. Bilgi Formunun Hazırlanmasına Yönelik Faaliyetler
Bilgi formunun tasarlanması ve doldurulmasına yönelik olarak bazı şube müdürü,
orman işletme müdürü ve orman işletme şefleri ile ön görüşmeler yapılmıştır. Bu ön
görüşmeler sonucunda, karışıklığın önlenmesi ve takibinin daha kolay olması açısından
orman işletme şeflikleri tarafından doldurulacak bilgi formlarının tek tip tasarlanması
kararlaştırılmıştır. Çizelge 5 ve Çizelge 6’da verilen öncelik formlarına yönelik değerlendirme
sonuçları incelendiğinde, Ege Bölgesi bazında yer alan verilerin Denizli, İzmir ve Muğla
Orman Bölge Müdürlüğü’ne yönelik verileri de kapsadığı görülmektedir. Bu nedenle de
orman işletme şeflikleri tarafından doldurulacak verilerin yer aldığı bilgi formları, her orman
bölge müdürlüğü ve Ege Bölgesi için ayrı ayrı hazırlanmak yerine, toplanacak verilerin
örtüşmesi nedeniyle standart, tek bir form hazırlanmıştır.
Ayrıca, yol yoğunluğu (D73) verisi, toplam orman yolu miktarının orman alanı miktarına
oranlanmasıyla bulunmaktadır. Bu nedenle, orman alanı (D72) ve toplam orman yolu miktarı
verilerinin bilgi formunda bulunması nedeniyle yol yoğunluğu (D73) verisi bilgi formuna
eklenmemiştir. Böylece, EK-3’de bir örneği sunulan Bilgi Formu’nda, orman işletme
şefliklerinde yürütülen 77 faaliyete yönelik 2007-2008 ve 2009 yılı verilerinin toplanması
planlanmıştır.
3.4.2. Bilgi Formunun Doldurulmasına Yönelik Faaliyetler
Öncelikle, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki orman işletme
şefliklerinin sayıları, adları, telefon ve iletişim bilgileri temin edilmiştir. Buna göre,
• Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde, 42 adet orman işletme şefliği bulunmaktadır.
• İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde, 55 adet orman işletme şefliği bulunmaktadır.
Ancak, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde, 51 adet orman işletme şefliği değerlendirmeye
alınmıştır. Çünkü, Bergama-Poyracık Orman İşletme Şefliği, 2008 yılında, Bergamaİncecikler Orman İşletme Şefliği, 2008 yılında, Manisa-Sarıçam Orman İşletme Şefliği, 2010
yılında ve Manisa-Osmancık Orman İşletme Şefliği ise 2010 yılında kurulmuş olup, bu
şefliklerin 2007-2008 ve 2009 yılına yönelik verileri bulunmamaktadır.
34
• Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde, 74 adet orman işletme şefliği bulunmaktadır.
Ancak, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde, 71 adet orman işletme şefliği değerlendirmeye
alınmıştır. Çünkü, Milas-Gürçamlar Orman İşletme Şefliği, 2010 yılında, Muğla-Denizova
Orman İşletme Şefliği, 2009 yılında ve Kemer-Saklıkent Orman İşletme Şefliği, 2010 yılında
kurulmuş olup, bu şefliklerin 2007-2008 ve 2009 yılına yönelik verileri bulunmamaktadır.
Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme
şefliklerinin 2007-2009 yıllarına ait yılsonu gerçekleşme verilerinin toplanması amacıyla
hazırlanan bilgi formlarının doldurulmasında üç farklı faaliyet yürütülmüştür. Buna göre,
a) Resmi Yazışma Yoluyla Bilgi Formlarının Doldurulması: Bilgi formlarının
doldurulmasında maliyet ve zaman unsurlarını etkin kullanmak amacıyla resmi yazışma
yöntemi kullanılmıştır. Bu kapsamda, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü,
orman işletme müdürlüklerine bilgi formlarının orman işletme şeflikleri tarafından
doldurulmasını resmi yazıyla emirlemiştir.
b) Posta veya Faks Yoluyla Bilgi Formlarının Temini: Bazı orman işletme şeflikleri,
bilgi formlarını orman yangını, arazi çalışmaları, iş yoğunluğu, yıllık izin, hastalık, evlilik gibi
nedenlerle süresi içinde doldurmamıştır. Resmi yazışma yoluyla gelmeyen formların bir kısmı
bu şekilde temin edilmiştir.
c) Orman İşletme Şefliğine Giderek Bilgi Formlarının Doldurulması: a ve b
seçeneklerinde açıklanan yöntemler uygulanmasına rağmen, bazı şeflikler bilgi formlarını
doldurmamışlardır. Bu tip formlar, bizzat ilgili şefliğe gidilmek suretiyle doldurulmuştur.
3.4.3. Bilgi Formlarının Bilgisayara İşlenmesi
Orman işletme şefliklerinin 2007-2009 yıllarına ait yılsonu gerçekleşme verileri, orman
işletme müdürlükleri bazında sınıflandırılan dosyaya yıllarına göre işlenmiştir. Buna göre,
• Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 orman işletme şefliğinin 2007-2009
yıllarına ait 9198 adet yılsonu gerçekleşme verisi,
• İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 orman işletme şefliğinin 2007-2009 yıllarına
ait 11169 adet yılsonu gerçekleşme verisi,
• Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 71 orman işletme şefliğinin 2007-2009
yıllarına ait 15549 adet yılsonu gerçekleşme verisi,
• Ege Bölgesi bazındaki 164 orman işletme şefliğinin 2007-2009 yıllarına ait 35916
adet yılsonu gerçekleşme verisi
temin edilerek bilgisayara işlenmiştir.
3.4.4. Eksik Verilerin Kontrolü ve Tamamlanması
Orman işletme şefliklerinin bilgi formunda yer alan orman koruma gideri, orman yolları
yapım, onarım ve diğer gideri ile genel yönetim giderine yönelik verileri boş bıraktığı
35
görülmüştür. Bunun üzerine yapılan araştırmada, bu gider kalemlerinin orman işletme
müdürlüğü tarafından kullanıldığı ve orman işletme şeflikleri tarafından kontrol ve takip
edilmediği saptanmıştır. Bu nedenle de bu gider kalemleri bilgi formundan çıkartılmıştır.
Giderler genel toplamı verisi, a) genel üretim giderleri, b) toplam silvikültür çalışması
gideri, c) orman koruma gideri, d) orman yolları yapım, onarım ve diğer gideri ve e) genel
yönetim giderlerine yönelik beş adet verinin toplamından oluşmaktadır. Ancak; bilgi
formundan c) orman koruma gideri, d) orman yolları yapım, onarım ve diğer gideri ve e)
genel yönetim giderleri çıkartıldığı için a) genel üretim giderleri ile b) toplam silvikültür
çalışması giderinin toplamından oluşan giderler genel toplamı verisine gereksinim
kalmamıştır.
Bilgi formu elektronik ortamda orman işletme şefliklerinin 2007-2009 yıllarına yönelik 73
faaliyetini dikkate alacak şekilde yeniden tasarlanmıştır.
Bilgisayara verilerin işlenmesi sırasında, bazı şefliklere yönelik kimi verilerin, ya tüm
yıllar için ya da bazı yıllar için boş bırakıldığı, bazı verilerin de hatalı işlendiği görülmüştür. Bu
sorunu gidermek için aşağıdaki faaliyetler yürütülmüştür.
a) Eksik veya hatalı verilerin bir kısmı, elektronik posta, faks veya telefon ile ilgili
şeflikten temin edilmiştir.
b) Eksik veya hatalı verilerin bir kısmı, orman bölge müdürlüğündeki şube
müdürlüklerinden temin edilmiştir.
c) Eksik veya hatalı verilerin bir kısmı, orman işletme müdürlüklerindeki plan proje ve
muhasebe birimlerinden temin edilmiştir.
d) Eksik veya hatalı verilerin bir kısmı, bizzat orman işletme şefliğine gidilerek temin
edilmiştir.
e) Yukarıda sıralanan a, b, c ve d yöntemleri birkaç kez denenmesine rağmen hala
eksik verileri bulunan şeflikler kalmıştır. Orman işletme şefliklerinin eksik verileri, orman
işletme müdürlüklerinin yılsonu gerçekleşme verilerinden yararlanılarak, orman işletme
müdürlüğüne ait veri toplamından diğer orman işletme şefliklerinin verilerinin çıkarılması veya
orman işletme müdürlüğünün ortalama birim fiyatları kullanılmak suretiyle tamamlanmıştır.
Böylece, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü için toplanan 9198 verinin % 0,67’si, İzmir Orman
Bölge Müdürlüğü için toplanan 11169 verinin % 1,60’ı, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü için
toplanan 15549 verinin % 1,33’ü bu yöntem kullanılmak suretiyle belirlenmiştir.
Yukarıdaki faaliyetler sonucunda, 164 orman işletme şefliğinin 2007-2009 yıllarına ait
73 faaliyetini gösteren toplam 35916 adet yılsonu gerçekleşme verisinin tamamı temin
edilmiş ve bilgisayara işlenmiştir.
36
3.4.5
Etkinlik
Analizinde
Kullanılacak
Verilerin
Varlık/Yokluk
Analizi
ile
Belirlenmesi
Bu faaliyet kapsamında bilgi formlarında yer alan 73 verinin muhtemel girdi ve çıktı
değişkenler olarak değerlendirilmesi yapılmıştır. Girdi ve çıktı değişkenlerin belirlenmesi
amacıyla öncelikle bilgisayara işlenen 73 veri için orman işletme şefliklerinin 2007-2009
yıllarına ait yılsonu gerçekleşme faaliyetinin bulunulup bulunulmadığı varlık/yokluk analizi ile
belirlenmiştir. Elde edilen varlık/yokluk analizi sonuçları Çizelge 7’de sunulmuştur.
Çizelge 7. Orman İşletme Şefliklerinin 2007-2009 Yıllarına Ait Yılsonu Gerçekleşme
Verilerine Göre Varlık/Yokluk Analizi Sonuçları
No
Veri Adı
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
V10
V11
V12
V13
V14
V15
Orman Alanı
Toplam Alan
Toplam Servet
Toplam Eta
Tensil Etası
Bakım Etası
Memur Sayısı
Kadrolu İşçi Sayısı
ŞİB'den Şeflik Ünitesi Orta
Noktasına Kadar Geçen Ulaşım
Süresi
Kooperatiflere Verilen Üretim İşi
Miktarı
Şeflik Sınırlarındaki Köylülere
Verilen Üretim İşi Miktarı
V16
V17
Denizli OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
42
0
42
0
42
0
x
x
x
x
x
x
42
0
41
1
42
0
42
0
35
7
38
4
31
11
31
11
42
0
İzmir OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
51
0
51
0
51
0
49
2
33
18
51
0
50
1
50
1
50
1
51
0
45
6
39
12
50
1
43
8
51
0
Muğla OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
71
0
x
x
71
0
71
0
56
15
x
x
70
1
x
x
70
1
71
0
60
11
63
8
67
4
35
36
71
0
Ege Bölgesi
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
164
0
164
0
164
0
154
10
92
72
164
0
162
2
149
15
162
2
164
0
140
24
140
24
148
16
109
55
164
0
27
15
x
x
49
22
88
76
31
11
38
13
39
32
108
56
V18
Şeflik Sınırları Dışından Gelen
İşçilere Verilen Üretim İşi Miktarı
29
13
38
13
x
x
94
70
V19
V20
V21
Ormanlık Alanlardan Verilen İzin
Sayısı
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfusu
Toplam Köy Nüfusu
Dava sayısı
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan
Alan Miktarı
42
42
41
0
0
1
51
51
50
0
0
1
71
71
69
0
0
2
164
164
160
0
0
4
41
41
41
41
38
36
34
39
38
41
36
1
1
1
1
4
6
8
3
4
1
6
50
51
50
51
48
50
44
50
50
51
51
1
0
1
0
3
1
7
1
1
0
0
71
69
69
70
66
62
54
70
70
70
71
0
2
2
1
5
9
17
1
1
1
0
162
161
160
162
152
148
132
159
158
162
158
2
3
4
2
12
16
32
5
6
2
6
V22
V23
V24
V25
V26
V27
V28
V29
V30
V31
V32
37
Çizelge 7’nin devamı
No
Veri Adı
V33
Rehabilitasyon Çalışması
Kapsamında Dikim Yapılan Alan
Miktarı
Toplam Silvikültür Çalışması
Miktarı
Sonuçlandırılan Özel Ağaçlandırma
Sayısı
Sonuçlandırılan Özel Ağaçlandırma
Alanı
Yanan Alan Miktarı
Arozöz Sayısı
Su Tankeri Sayısı
Yangın İlk Müdahale Aracı Sayısı
Havuz ve Su Toplama Çukuru
Sayısı
Tensil Üretimi (DKGH)
Bakım Üretimi (DKGH)
V34
V35
V36
V37
V38
V39
V40
V41
V42
V43
V44
V45
V46
V47
V48
V49
V50
V51
V52
V53
V54
V55
V56
V57
V58
V59
V60
V61
V62
V63
V64
V65
V66
V67
V68
V69
V70
V71
V72
V73
Rampadan Satılan Endüstriyel
Odun Miktarı
Rampadan Satılan Yakacak Odun
Miktarı
Zati İhtiyaç Yapacak Odunu Satış
Miktarı
Bakımı Yapılan Yangın Emniyet
Yolu Miktarı
Kesme ve Tomruklama Giderleri
Sürütme ve Toplama Giderleri
Taşıma Giderleri
Genel Üretim Giderleri
Denizli OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
21
21
İzmir OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
50
1
Muğla OBM
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
47
24
Ege Bölgesi
Değeri
Değeri
Olan Olmayan
OİŞ
OİŞ
Sayısı
Sayısı
118
46
42
0
51
0
71
0
164
0
19
18
23
24
46
37
5
14
31
17
40
54
96
72
68
92
18
24
34
17
17
54
69
95
30
38
31
26
39
39
41
31
9
8
38
12
4
11
16
3
3
1
11
33
34
4
43
50
50
38
51
51
51
49
7
12
49
8
1
1
13
0
0
0
2
44
39
2
58
65
64
53
71
71
69
69
14
20
59
13
6
7
18
0
0
2
2
57
51
12
131
153
145
117
161
161
161
149
30
40
146
33
11
19
47
3
3
3
15
134
124
18
30
42
40
41
42
42
42
27
12
0
2
1
0
0
0
15
43
51
49
50
51
51
51
44
8
0
2
1
0
0
0
7
47
69
56
68
71
69
71
48
24
2
15
3
0
2
0
23
120
162
145
159
164
162
164
119
44
2
19
5
0
2
0
45
42
0
46
5
65
6
153
11
22
36
20
6
47
x
4
x
40
38
31
33
109
90
55
74
42
40
34
0
2
8
51
51
43
0
0
8
71
66
48
0
5
23
164
157
125
0
7
39
42
42
41
42
36
39
41
36
34
38
42
0
0
1
0
6
3
1
6
8
4
0
51
51
51
51
50
50
51
51
44
50
51
0
0
0
0
1
1
0
0
7
1
0
71
71
71
71
62
70
70
71
54
70
71
0
0
0
0
9
1
1
0
17
1
0
164
164
163
164
148
159
162
158
132
158
164
0
0
1
0
16
5
2
6
32
6
0
Not: (x) işareti ile önem puanı aritmetik ortalaması 5,00’dan küçük olduğu için ilgili orman bölge
müdürlüğünün verileri arasından çıkartılan, ancak Ege Bölgesi değerlendirilmelerinde kullanılmak üzere Bilgi
Formu’nda yer verilen veriler ifade edilmektedir.
38
Çizelge 7’ye göre 2007-2009 döneminde, birçok orman işletme şefliğinin bazı veriler
açısından herhangi bir gerçekleşme değeri bulunmamaktadır. Örneğin Yangın İlk Müdahale
Aracı Sayısı (V47) verisi, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü kapsamındaki 42 orman işletme
şefliğinin 34’ünde, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü kapsamındaki 51 orman işletme şefliğinin
39’unda, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü kapsamındaki 71 orman işletme şefliğinin 51’inde
bulunmamaktadır.
Bu tip veriler, yapılacak olan etkinlik değerlendirmesi sonuçlarını yanıltabilir. Bu
nedenle, orman bölge müdürlüğünde bulunan orman işletme şefliklerinin % 25’inde herhangi
bir verinin 2007-2009 dönemine yönelik gerçekleşme değeri bulunmuyorsa, bu veri ilgili
orman bölge müdürlüğünün muhtemel değişken listesinden çıkartılmıştır. Buna göre,
• Denizli Orman Bölge Müdürlüğündeki 42 orman işletme şefliğinin % 25’inde (yani en
az 11 orman işletme şefliğinde) 2007-2009 döneminde gerçekleşme değeri bulunmayan V13,
V14, V16, V17, V18, V33, V35, V36, V37, V38, V40, V41, V45, V46, V47, V49, V56, V58
verileri, muhtemel değişken listesinden çıkartılmıştır.
• İzmir Orman Bölge Müdürlüğündeki 51 orman işletme şefliğinin % 25’inde (yani en az
13 orman işletme şefliğinde) 2007-2009 döneminde gerçekleşme değeri bulunmadığı için V5,
V17, V18, V36, V37, V41, V46, V47 verileri, muhtemel değişken listesinden çıkartılmıştır.
V40 verisi ise V41 verisi çıkartıldığında anlamsızlaştığı için çıkartılmıştır.
• Muğla Orman Bölge Müdürlüğündeki 71 orman işletme şefliğinin % 25’inde (yani en
az 18 orman işletme şefliğinde) 2007-2009 döneminde gerçekleşme değeri bulunmadığı için
V14, V16, V17, V33, V35, V36, V37, V41, V46, V47, V49, V56, V58, V59, V62 verileri,
muhtemel değişken listesinden çıkartılmıştır. V40 verisi ise V41 verisi çıkartıldığında
anlamsızlaştığı için çıkartılmıştır.
• Ege Bölgesi’ndeki 164 orman işletme şefliğinin % 25’inde (yani en az 41 orman
işletme şefliğinde) 2007-2009 döneminde gerçekleşme değeri bulunmadığı için V5, V14,
V16, V17, V18, V33, V35, V36, V37, V41, V46, V47, V49, V56, V58, V59 verileri muhtemel
değişken listesinden çıkartılmıştır. V40 verisi ise V41 verisi çıkartıldığında anlamsızlaştığı için
çıkartılmıştır.
Etkinlik analizi kapsamında kullanılabilecek veri sayısı, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü
kapsamında 53 adet, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü kapsamında 63 adet, Muğla Orman
Bölge Müdürlüğü kapsamında 54 adet ve Ege Bölgesi kapsamında 57 adettir.
3.4.6. Etkinlik Analizinde Kullanılacak Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA)
Modellerinin Kararlaştırılması
Bu aşamada, Denizli, İzmir ve Muğla OBM ile Ege Bölgesi’ndeki orman işletme
şefliklerinin etkinlik düzeylerini saptamak amacıyla, değişkenlerin beş farklı α düzeyinde
39
(0,00; 0,25; 0,50; 0,75 ve 1,00) belirlenmiş alt ve üst sınır değerlerine dayanan BVZA
modelleri kurulmuştur.
VZA analizi modellerinde değerlendirmeye alınan karar birimi sayısı, 3.1. bölümünde
belirtildiği gibi, seçilen girdi sayısı (m), çıktı sayısı (r) olarak ifade edildiğinde, i) girdi ve çıktı
sayılarının toplamının bir fazlası (n≥m+r+1), ii) girdi ve çıktı sayılarının toplamının en az iki
katı (n≥2(m+r) olmak durumundadır (Aydemir, 2002; Oruç, 2008). Bu araştırmada birinci kısıt
dikkate alınmış olup, herhangi bir modelde kullanılacak girdi ve çıktı değişkenler orman
mühendisleri tarafından verilen önem puanları dikkate alınarak belirlenmiştir. Buna göre,
• Denizli
Orman
Bölge
Müdürlüğü’ndeki
42
orman
işletme
şefliğinin
işletme
şefliğinin
işletme
şefliğinin
değerlendirilmesinde en fazla 41 adet girdi ve çıktı değişkenden,
• İzmir
Orman
Bölge
51
orman
• Muğla
Orman
Bölge
71
orman
• Ege Bölgesi’ndeki 164 orman işletme şefliğinin değerlendirilmesinde en fazla 163
adet girdi ve çıktı değişkenden
yararlanılabilecektir. Bu doğrultuda, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü (53 adet) ile İzmir
Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki (63 adet) orman işletme şefliklerinin değerlendirilmesinde
kullanılacak veri adedinin azaltılması gerekmektedir. Buna göre, orman mühendislerinin
verilere yönelik verdiği önem puanlarının ortalaması ile değişkenlerin ayrı ayrı veya toplam
olarak yer alıp almama durumları dikkate alınmak suretiyle girdi ve çıktı değişkenler
saptanmıştır. Bu değerlendirme sonucunda, Çizelge 8-11’de sunulan Denizli, İzmir ve Muğla
Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege Bölgesi’ndeki orman işletme şefliklerinin etkinliklerini
değerlendirmek amacıyla kullanılabilecek muhtemel girdi ve çıktı değişkenlerin listesine
ulaşılmaktadır.
40
Çizelge 8. Model_Denizli’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
GİRDİLER
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
VNo
Değişken Adı
Önem
Puanı
SNo
VNo
Değişken Adı
1
V50
8,29
V31
2
V52
8,10
V61
7,48
3
V22
7,86
V21
7,38
4
V7
Toplam Eta
7,67
V60
7,33
7,52
5
V1
Orman Alanı
7,57
V42
7,24
6
V24
7,57
V78
Yol Yoğunluğu
7,14
7
V10
7,43
V28
7,10
8
V9
Bakım Etası
7,14
V27
7,05
9
V73
7,05
V29
6,95
6,90
10
V66
7,00
V43
Yanan Alan Miktarı
11
V63
6,90
V30
6,86
12
V64
6,90
V20
6,57
13
V65
Taşıma Giderleri
6,38
V53
6,52
14
V23
Toplam Köy Nüfusu
6,86
V57
6,43
15
V19
6,81
V25
6,38
16
V39
6,71
V62
6,05
17
V44
6,33
V26
Dava sayısı
5,81
18
V12
6,19
V32
Rehabilitasyon Çalışması Yap. Alan Miktarı
5,76
19
V55
6,14
20
V11
Memur Sayısı
6,05
21
V48
6,00
22
23
V59
V15
ŞİB'den Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar
Geçen Ulaşım Süresi
5,95
5,67
41
Çizelge 9. Model_İzmir’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
GİRDİLER
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
VNo
Değişken Adı
Önem
Puanı
SNo
VNo
Değişken Adı
1
V22
7,81
V42
7,81
2
V50
7,75
V53
7,81
3
V1
Orman Alanı
7,67
V58
7,61
4
V24
7,47
V78
Yol Yoğunluğu
7,44
5
V45
Arozöz Sayısı
7,44
V60
7,44
6
V73
7,42
V26
Dava sayısı
7,39
7
V52
7,36
V27
7,36
8
V66
7,19
V25
7,28
9
V49
7,06
V35
7,22
10
V64
7,03
V28
7,17
11
V38
6,97
V30
7,17
12
V7
Toplam Eta
6,94
V21
7,11
13
V63
6,89
V43
Yanan Alan Miktarı
7,00
14
V48
6,86
V56
6,94
15
V23
Toplam Köy Nüfusu
6,58
V31
6,92
16
V51
6,58
V29
6,72
17
V65
Taşıma Giderleri
6,58
V20
6,69
18
V44
6,44
V61
6,67
19
V10
6,36
V55
6,31
20
V19
6,25
V62
6,28
V33
6,14
6,14
6,08
V13
22
V6
Toplam Servet
5,94
V32
Rehabilitasyon Çalışması Kapsamında Dikim
Yapılan Alan Miktarı
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Mik.
23
V12
5,92
V57
24
V39
5,92
25
V11
Memur Sayısı
5,86
26
27
V14
V15
5,86
5,33
21
6,06
42
Çizelge 10. Model_Muğla’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
GİRDİLER
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
7,54
VNo
Değişken Adı
Önem
Puanı
7,64
SNo
VNo
Değişken Adı
1
V50
V21
2
V45
Arozöz Sayısı
7,39
V60
3
V3
7,25
V78
Yol Yoğunluğu
7,36
4
V22
7,25
V61
7,29
5
V1
Orman Alanı
7,04
V34
7,18
6
V66
7,04
V42
7,00
7
V24
7,00
V43
Yanan Alan Miktarı
7,00
8
V38
7,00
V27
6,64
9
V48
6,89
V31
6,54
10
V52
6,82
V4
6,39
11
V10
6,75
V57
6,39
7,43
12
V73
6,64
V53
6,29
13
V69
6,61
V55
6,25
14
V67
6,54
V29
6,18
15
V64
6,32
V28
6,11
16
V5
6,29
V25
6,00
17
V44
6,29
V32
6,00
18
V71
6,29
V26
Dava sayısı
5,82
19
V68
6,21
V30
5,79
20
V63
6,18
V20
5,71
21
V70
6,18
V54
5,07
22
V12
5,93
23
V72
5,93
24
V65
Taşıma Giderleri
5,89
25
V51
5,79
26
V19
5,75
27
V7
Toplam Eta
5,68
28
V23
Toplam Köy Nüfusu
5,64
29
V39
5,50
30
V9
Bakım Etası
5,46
31
V11
Memur Sayısı
5,39
32
33
V13
V15
5,39
5,11
43
Çizelge 11. Model_Ege’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
GİRDİLER
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
7,62
VNo
Değişken Adı
Önem
Puanı
7,39
SNo
VNo
Değişken Adı
1
V22
V42
2
V50
7,55
V34
7,15
3
V1
Orman Alanı
7,52
V31
7,14
4
V52
7,52
V53
6,91
5
V45
Arozöz Sayısı
7,39
V60
6,85
6
V10
7,11
V78
Yol Yoğunluğu
6,85
7
V24
7,02
V27
6,83
8
V73
7,02
V61
6,74
9
V3
6,80
V21
6,59
10
V69
6,79
V28
6,59
11
V38
6,64
V25
6,56
12
V66
6,58
V29
6,53
13
V23
Toplam Köy Nüfusu
6,52
V43
Yanan Alan Miktarı
6,44
14
V51
6,47
V57
6,44
15
V63
6,47
V30
6,29
6,21
16
V7
Toplam Eta
6,42
V26
Dava sayısı
17
V48
6,27
V62
5,89
18
V68
6,24
V20
5,76
19
V64
6,18
V32
5,76
20
V67
6,11
V55
5,70
21
V71
6,11
V54
5,29
22
V9
Bakım Etası
6,05
23
V11
Memur Sayısı
6,02
24
V65
Taşıma Giderleri
5,98
25
V44
5,94
26
V13
5,88
27
V19
5,88
28
V12
5,85
29
V72
5,76
30
V2
Toplam Alan
5,70
31
V39
5,65
32
V70
5,56
33
V4
5,48
34
35
V6
V15
5,48
5,33
36
V8
Toplam Servet
Tensil Etası
5,17
Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege Bölgesi için Çizelge 8-11’de
yer alan girdi ve çıktı değişkenlerle oluşturulan dört model, hazırlanan BVZA Modülü ile
çözülmüştür. Ancak; beş α düzeyinde de, seçilen tüm değişkenlerin kullanıldığı bu
modellerde alt ve üst etkinlik değerleri bakımından orman işletme şefliklerinin tamamı etkin
bulunmuş ve birbirinden ayrıştırılamamıştır. Bu nedenle, kullanılacak değişkenlerin
belirlenmesinde ve buna bağlı olarak da modellerin oluşturulmasında, (n≥m+r+1) koşulunu
dikkate alan, aşağıdaki dört temel adım birlikte izlenmiştir. Bu adımlar, modellerde
kullanılacak değişkenlerin rastgele saptanmamasına ve belirli bir sistematik izlenmek
suretiyle değişkenlerin kararlaştırılmasına yardımcı olmaktadır.
Adım 1. Birbiri Yerine Kullanılabilecek Değişken Gruplarının Saptanması: Bazı
değişkenlerin değeri, diğer değişkenlerin değerlerinin toplamından oluşmaktadır. Örneğin,
44
Toplam Silvikültür Çalışması Gideri değişkeni; i) Tabii Gençleştirme Gideri, ii) Suni
Gençleştirme Gideri, iii) Gençlik Bakımı Gideri, iv) Sıklık Bakımı Gideri, v) Kültür Bakımı
Gideri ve vi) Rehabilitasyon Çalışması Gideri değişkenlerinin değerleri toplanarak elde
edilmiştir. Aynı durum, Genel Üretim Giderleri, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı, Toplam
Eta, Toplam Personel Sayısı vb. değişkenler için de söz konusudur. Bu özelliklere sahip
değişkenler, birbirinin yerine kullanılarak, alternatif iki farklı model kurulmuştur. Bu iki modelin
çözümünde, en çok ayrışmayı sağlayan ve sayıca da en çok değişken içeren model, ilgili
OBM için uygun model olarak seçilmiştir.
Adım 2. Korelasyon Analizi ile Yüksek Korelasyona Sahip Değişkenlerin
Saptanması: 2007, 2008 ve 2009 yılları için Denizli, İzmir, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü
ile Ege Bölgesi bazında belirlenen muhtemel girdi ve çıktı değişkenler, kendi içinde
korelasyon analizine tabii tutulmuştur. Bu analiz sonucunda, çok sayıdaki değişkenin, diğer
değişkenlerle negatif veya pozitif yönde korelasyona sahip olduğu görülmüştür. İki değişken
arasındaki 2007, 2008 ve 2009 yılı için ayrı ayrı hesaplanan korelasyon katsayılarının, en az
ikisinin 0,499’dan büyük olması durumunda, bu değişkenler arasında yüksek korelasyon
olduğu kabul edilmiştir. Bu değişkenler, birbiri yerine kullanılarak alternatif modeller
kurulmuştur.
Adım 3. Modellerde Yüksek Önem Puanına Sahip Değişkenlere Öncelik
Verilmesi: Orman mühendisleri tarafından yüksek önem puanı verilen değişkenlere öncelik
verilerek, modellerde kullanılacak girdi ve çıktı değişkenler belirlenmiştir.
Adım 4. Modelin Kurulması ve Uygun Modelin Saptanması: Yukarıda ifade edilen
üç adım sonucunda oluşturulan modeller, α=1,00 düzeyinde çözümlenmiş ve en uygun
ayrıştırmayı sağlayan model, ilgili orman bölge müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinin
etkinliğinin değerlendirilmesinde kullanılabilecek model olarak seçilmiştir. Daha sonra,
seçilen model için diğer α düzeylerinde (α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75), hem alt sınır
hem de üst sınır etkinlik değerleri hesaplanmıştır.
Yukarıda ifade edilen dört adım sonucunda, detayları EK-4’de sunulan Denizli, İzmir,
Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege Bölgesi’nde yer alan orman işletme şefliklerinin
etkinliklerinin
değerlendirilmesinde
kullanılacak
modellere
ulaşılmıştır.
Buna
göre,
araştırmada kullanılan girdi değişkenler Çizelge 12’de ve çıktı değişkenler ise Çizelge 13’de
verilmiştir.
45
Çizelge 12. Modellerde Kullanılan Girdi Değişkenler
Denizli
OBM
İzmir
OBM
Muğla
OBM
Orman Alanı
+
+
+
Toplam Eta
+
V22
+
+
+
V38
+
+
V44
+
V45
Arozöz Sayısı
V48
V50
V52
V66
+
+
+
+
V73
+
+
+
+
V79
Toplam Personel Sayısı
+
+
+
+
Denizli
OBM
İzmir
OBM
Muğla
OBM
Ege
Bölgesi
+
+
+
+
VNo
Girdi Değişkenler
V1
V7
+
+
+
+
+
Ege
Bölgesi
+
+
+
+
+
+
+
Çizelge 13. Modellerde Kullanılan Çıktı Değişkenler
VNo
Çıktı Değişkenler
V21
V25
+
V26
Dava sayısı
+
V34
V35
V42
V43
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Yanan Alan Miktarı
+
V53
+
V57
V58
V60
V61
V78
Yol Yoğunluğu
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
46
3.4.7. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) Modelleri
Çizelge 12 ve Çizelge 13’de sunulan değişkenler ile oluşturulan BVZA modellerinin amaç fonksiyonu ve kısıtları aşağıdaki gibi
tanımlanmıştır.
Model_Denizli’nin Amaç Fonksiyonu ve Kısıtları
Etkinliğin Üst Sınırını Veren BVZA Modelinin Amaç Fonksiyonu:
maks.
θ U = (u1 y U21 + u 2 yU34 + u3 y U42 + u 4 y U43 + u5 y U53 + u6 y U61 + u7 y U78 )
Kısıtları:
(v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x79L ) = 1
(u1 yU21 + u2 yU34 + u3 yU42 + u4 y U43 + u5 yU53 + u6 y U61 + u7 y U78 ) − (v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u7 ≥ ε
v1,v2 ,...,v7 ≥ ε
ε = 10 −10
Etkinliğin Alt Sınırını Veren BVZA Modelinin Amaç Fonksiyonu:
maks.
θ L = (u1 y 21L + u 2 y 34L + u3 y 42L + u 4 y 43L + u5 y 53L + u 6 y 61L + u7 y 78L )
Kısıtları:
U
(v1 x1U + v2 x7U + v3 xU22 + v4 x U50 + v5 xU66 + v6 xU73 + v7 x79
) =1
(u1 yU21 + u2 yU34 + u3 yU42 + u4 y U43 + u5 yU53 + u6 y U61 + u7 y U78 ) − (v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u7 ≥ ε
v1,v2 ,...,v7 ≥ ε
ε = 10 −10
biçiminde tanımlanmıştır. Modelde “maks.” ile belirtilen birinci satırda amaç fonksiyonu, daha sonraki satırlarda ise kısıtlar yer almakta ve (x)
girdileri, (y) çıktıları, (u) çıktıların ağırlıklarını, (v) ise girdilerin ağırlıklarını göstermektedir.
Model_İzmir’in Amaç Fonksiyonu ve Kısıtları
maks.
θ U = (u1 y U21 + u 2 yU25 + u3 y U26 + u 4 y U34 + u5 y U35 + u6 y U42 + u7 y U53 + u8 y U58 + u9 y U60 )
Kısıtları:
(v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 45L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x 79L ) = 1
(u1 yU21 + u2 y U25 + u3 yU26 + u4 yU34 + u5 yU35 + u6 yU42 + u7 yU53 + u8 yU58 + u9 y U60 ) − (v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 45L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u9 ≥ ε
v1,v2 ,...,v7 ≥ ε
ε = 10 −10
maks.
θ L = (u1 y 21L + u 2 y 25L + u3 y 26L + u 4 y 34L + u5 y 35L + u 6 y 42L + u7 y 53L + u8 y 58L + u9 y 60L )
Kısıtları:
U
(v1 x1U + v2 x22
+ v3 xU45 + v4 x U50 + v5 x U66 + v6 x U73 + v7 x U79 ) = 1
(u1 yU21 + u2 y U25 + u3 yU26 + u4 yU34 + u5 yU35 + u6 yU42 + u7 yU53 + u8 yU58 + u9 y U60 ) − (v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 45L + v4 x 50L + v5 x 66L + v6 x 73L + v7 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u9 ≥ ε
v1,v2 ,...,v7 ≥ ε
ε = 10 −10
48
Model_Muğla’nın Amaç Fonksiyonu ve Kısıtları
maks.
θ U = (u1 y U21 + u 2 yU34 + u3 y U42 + u 4 y U43 + u5 y U53 + u6 y U57 + u7 y U61 + u8 y U78 )
Kısıtları:
(v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 38L + v4 x 44L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x 52L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) = 1
(u1 y U21 + u2 y U34 + u3 yU42 + u4 y U43 + u5 yU53 + u6 y U57 + u7 yU61 + u8 yU78 ) − (v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 38L + v4 x 44L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x 52L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u8 ≥ ε
v1,v2 ,...,v10 ≥ ε
ε = 10 −10
maks.
θ L = (u1 y 21L + u 2 y 34L + u3 y 42L + u 4 y 43L + u5 y 53L + u 6 y 57L + u7 y 61L + u8 y 78L )
Kısıtları:
(v1 x1U + v2 x U22 + v3 xU38 + v4 xU44 + v5 x U45 + v6 x U48 + v7 xU52 + v8 x U66 + v9 xU73 + v10 xU79 ) = 1
(u1 y U21 + u2 y U34 + u3 yU42 + u4 y U43 + u5 yU53 + u6 y U57 + u7 yU61 + u8 yU78 ) − (v1 x1L + v2 x 22L + v3 x 38L + v4 x 44L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x 52L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u8 ≥ ε
v1,v2 ,...,v10 ≥ ε
ε = 10 −10
49
Model_Ege’nin Amaç Fonksiyonu ve Kısıtları
maks.
θ U = (u1 y U21 + u 2 y U25 + u3 y U26 + u 4 y U34 + u5 y U43 + u6 y U53 + u7 y U57 + u8 y U61 + u9 y U78 )
Kısıtları:
(v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 38L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x 50L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) = 1
(u1 yU21 + u2 yU25 + u3 yU26 + u4 yU34 + u5 yU43 + u6 yU53 + u7 y U57 + u8 y U61 + u9 yU78 ) − (v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 38L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x50L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u9 ≥ ε
v1,v2 ,...,v10 ≥ ε
ε = 10 −10
maks.
θ L = (u1 y 21L + u 2 y 25L + u3 y 26L + u 4 y 34L + u5 y 43L + u 6 y 53L + u7 y 57L + u8 y 61L + u9 y 78L )
Kısıtları:
(v1 x1U + v2 x7U + v3 x U22 + v4 xU38 + v5 x U45 + v6 xU48 + v7 x U50 + v8 x U66 + v9 x U73 + v10 x U79 ) = 1
(u1 yU21 + u2 yU25 + u3 yU26 + u4 yU34 + u5 yU43 + u6 yU53 + u7 y U57 + u8 y U61 + u9 yU78 ) − (v1 x1L + v2 x7L + v3 x 22L + v4 x 38L + v5 x 45L + v6 x 48L + v7 x50L + v8 x 66L + v9 x 73L + v10 x 79L ) ≤ 0
u1,u 2 ,...,u9 ≥ ε
v1,v2 ,...,v10 ≥ ε
ε = 10 −10
50
4. Araştırma Bulguları ve Değerlendirme
Bu bölümde; Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile Ege Bölgesi’ndeki
orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerini saptamak amacıyla beş farklı α düzeyinde (0,
0,25; 0,50; 0,75 ve 1,00) geliştirilen modellerin BVZA Modülü ile elde edilen bulguları
verilmiştir.
4.1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin Etkinlik
Düzeyine Yönelik Bulgular
Daha öncede ifade edildiği gibi, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 orman
işletme şefliğinin değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler
(Model_Denizli) Çizelge 12 ve Çizelge 13’de verilmiştir. Model_Denizli, BVZA Modülü ile
çözümlenmiş ve beş α düzeyinde hesaplanan alt ve üst sınır etkinlik değerleri Çizelge 14’de
sunulmuştur.
Çizelge 14’e göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve
α=0,75 düzeyinde Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 orman işletme şefliğinin tamamı
etkin değildir. α=1,00 düzeyinde ise alt sınır etkinlik değerleri bakımından orman işletme
şefliğinin 23’ü etkin, 19’u etkin değildir.
α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde; alt sınır etkinlik değerleri bakımından
etkin orman işletme şefliği bulunmamakla birlikte, 0,9939; 0,9954; 0,9969; 0,9985 ile
Acıpayam Orman İşletme Şefliği en büyük alt sınır etkinlik değerini almıştır. İkinci ve üçüncü
sırada ise Kocabaş (0,9883; 0,9883; 0,9922; 0,9964) ve Eskere (0,9672; 0,9723; 0,9787;
0,9915) Orman İşletme Şefliği yer almıştır. α=1,00 düzeyinde etkin olan 23 orman işletme
şefliği, aynı zamanda en büyük alt sınır etkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde
0,2247; 0,2295; 0,2774; 0,4878 ile Eşme, α=1,00 düzeyinde ise 0,6336 ile Uşak Orman
İşletme Şefliği almıştır. İkinci ve üçüncü sırada ise α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde Çivril
(0,3557; 0,3850) ve Sivaslı (0,4064; 0,4363), α=0,50 düzeyinde Çivril (0,4676) ve Uşak
(0,5077), α=0,75 düzeyinde Uşak (0,5354) ve Denizli (0,6106), α=1,00 düzeyinde ise Denizli
(0,6998) ve Kaklık (0,7857) Orman İşletme Şefliği yer almıştır.
Çizelge 14. Model_Denizli’ye Göre Orman İşletme Şefliklerinin Alt ve Üst Sınır Etkinlik
Değerleri
KB
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB1
Acıpayam
Acıpayam
KB2
Acıpayam
KB3
Acıpayam
KB4
KB5
α=0,00
Alt
Üst
α=0,25
Alt
Üst
Alt
α=0,50
Üst
α=0,75
Alt
Üst
α=1,00
Alt
Üst
0,9939
1
0,9954
1
0,9969
1
0,9985
1
1
1
Alcı
0,6519
1
0,6635
1
0,7016
1
0,7731
1
0,9081
1
Bozdağ
0,6832
1
0,7450
1
0,8135
1
0,8962
1
0,9955
1
Acıpayam
Elmaözü
0,7382
1
0,7561
1
0,7877
1
0,8397
1
0,9447
1
Acıpayam
Kelekçi
0,5985 0,9077 0,6572 0,9502 0,7388
1
0,8273
1
0,9882
1
KB6
Acıpayam
Yatağan
0,7512
1
0,7573
1
0,7876
1
0,8384
1
1
1
KB7
Acıpayam
Yazır
0,8370
1
0,8677
1
0,9090
1
0,9530
1
1
1
KB8
Çal
Baklan
0,6358
1
0,6784
1
0,7389
1
0,8323
1
1
1
KB9
Çal
Çal
0,5190
1
0,5775
1
0,6387
1
0,8323
1
0,8322
1
KB10
Çal
Çardak
0,6137 0,9516 0,6614 0,9260 0,7343
0,9516
0,8555
1
1
1
KB11
Çal
Çivril
0,3557 0,6793 0,3850 0,6671 0,4676
0,7504
KB12
Çal
İnceler
0,6971
KB13
Çameli
KB14
Çameli
KB15
Çameli
KB16
Çameli
KB17
Denizli
Buldan
0,7436 0,9373 0,7857 0,9699 0,8239
0,9879
0,8618 0,9879 0,8977 0,9734
KB18
Denizli
Denizli
0,4748
1
0,5074 0,9559 0,5487
0,8709
0,6106 0,8238 0,6998 0,8114
KB19
Denizli
Güney
0,7471
1
0,7744
1
0,8094
1
0,8827
1
1
1
KB20
Denizli
Honaz
0,9001
1
0,9002
1
0,9003
1
0,9084
1
0,9829
1
KB21
Denizli
Kaklık
0,7360
1
0,7380
1
0,7406
1
0,7485
1
0,7857
1
KB22
Denizli
Kocabaş
0,9883
1
0,9883
1
0,9922
1
0,9964
1
1
1
KB23
Denizli
Pamukkale
0,6804
1
0,7028
1
0,7311
1
0,7766
1
0,8297
1
KB24
Denizli
Sarayköy
0,6875 0,8346 0,6935 0,8534 0,7308
KB25
Eskere
Çiçekli
0,7830
1
0,7830
1
0,7830
1
0,8400
1
1
1
KB26
Eskere
Eskere
0,9672
1
0,9723
1
0,9787
1
0,9915
1
1
1
KB27
Eskere
Eşenler
0,8438
1
0,8602
1
0,8896
1
0,9468
1
1
1
KB28
Eskere
Karacaören
0,7899
1
0,7906
1
0,7916
1
0,8652
1
1
1
KB29
Eskere
Yelkencidağ
0,5745
1
0,6175
1
0,6749
1
0,7769
1
1
1
KB30
Tavas
Kale
0,7288
1
0,7528
1
0,7996
1
0,8905
1
0,9936
1
KB31
Tavas
Konak
0,8733
1
0,9011
1
0,9327
1
0,9661
1
1
1
KB32
Tavas
Köprübaşı
0,8666
1
0,8778
1
0,8890
1
0,9186
1
1
1
KB33
Tavas
Tavas
0,7961
1
0,7994
1
0,8076
1
0,8302
1
0,8958 0,9794
KB34
Tavas
Yenidere
0,7222
1
0,7577
1
0,7961
1
0,8512
1
0,9590
1
KB35
Uşak
Banaz
0,7677 0,9348 0,8475
1
0,8996
1
0,9587
1
1
1
KB36
Uşak
Çamsu
0,5876
1
0,6893
1
0,8444
1
0,9367
1
1
1
KB37
Uşak
Çatak
0,6873
1
0,7340
1
0,7859
1
0,8882
1
1
1
KB38
Uşak
Eşme
0,2247 0,4914 0,2295 0,5933 0,2774
KB39
Uşak
Sivaslı
0,4064
KB40
Uşak
Uşak
0,4754 0,8156 0,4897 0,7927 0,5077
0,7606
0,5354 0,7206 0,6336 0,6836
KB41
Uşak
Ulubey
0,4949
1
0,5057 0,9558 0,5292
0,8191
0,6365 0,8003 0,8187 0,8387
KB42
Uşak
Güre
0,5992
1
0,6386
1
1
0,7240
1
0,7545
1
0,8134
1
0,9620
1
Boyalı
0,7305 0,9957 0,7659
1
0,8225
1
0,9040
1
1
1
Çameli
0,6505
1
0,7769
1
0,8553
1
0,9243
1
1
1
Değne
0,6714
1
0,6733 0,9965 0,6899
0,9968
0,7777
1
0,9396
1
Göldağı
0,8238
1
0,8311
1
0,9034
1
1
1
1
1
0,4363
52
1
1
1
0,8420
0,5197
0,7007
0,8735
0,7404
1
1
0,7254 0,9128
0,7811 0,8954 0,8383 0,9109
0,4878 0,8600 0,8107 0,8465
0,6535
0,7778
1
1
1
1
1
1
Çizelge 14’e göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak da aşağıdaki bulgular
elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Eşme (0,4914), Çivril (0,6793), Uşak (0,8156), Sarayköy
(0,8346), Kelekçi (0,9077), Banaz (0,9348), Buldan (0,9373), Çardak (0,9516) ve Boyalı
(0,9957) olmak üzere 9 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,25 düzeyinde, Eşme (0,5933), Çivril (0,6671), Uşak (0,7927), Sarayköy
(0,8534), Çardak (0,9260), Kelekçi (0,9502), Ulubey (0,9558), Denizli (0,9559), Buldan
(0,9699) ve Değne (0,9965) olmak üzere 10 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,50 düzeyinde, Eşme (0,7404), Çivril (0,7504), Uşak (0,7606), Ulubey (0,8191),
Denizli (0,8709), Sarayköy (0,8735), Çardak (0,9516), Buldan (0,9879) ve Değne (0,9968)
olmak üzere 9 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,75 düzeyinde, Uşak (0,7206), Ulubey (0,8003), Denizli (0,8238), Eşme
(0,8600), Sarayköy (0,8954), Çivril (0,9128), Buldan (0,9879) olmak üzere 7 orman işletme
şefliği etkin değildir.
• α=1,00 düzeyinde, Uşak (0,6836), Denizli (0,8114), Ulubey (0,8387), Eşme
(0,8465), Sarayköy (0,9109), Buldan (0,9734) ve Tavas (0,9794) olmak üzere 7 orman
işletme şefliği etkin değildir.
Çizelge 14’e dikkat edilirse, alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından beş α
düzeyinde de etkin olmayan 4 orman işletme şefliğinin bulunduğu görülür. Bunlar; Denizli
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Buldan ve Sarayköy Orman İşletme Şefliği ile Uşak
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Uşak ve Eşme Orman İşletme Şefliği’dir.
Model_Denizli’nin Çizelge 14’de yer alan alt ve üst sınır etkinlik değerleri ile (2) nolu
formül kullanılarak, orman işletme şefliğine ait maksimum etkinlik kayıplarının minimum
değerleri, BVZA Modülü ile beş α düzeyi için ayrı ayrı hesaplanmış ve aralık etkinliği en
iyiden en kötüye doğru Çizelge 15’de sıralanmıştır. Buna göre; α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve
α=0,75 düzeyinde orman işletme şefliğinin tamamında, α=1,00 düzeyinde ise 19 orman
işletme şefliğinde etkinlik kaybı oluşmuştur.
Çizelge 15’e göre, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde Acıpayam Kocabaş ve
Eskere Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde ise Acıpayam, Kocabaş, Eskere, Boyalı,
Çameli, Göldağı, Güney, Çardak, Çivril, Çiçekli, Eşenler, Karacaören, Yelkencidağ, Konak,
Köprübaşı, Banaz, Çamsu, Çatak, Sivaslı, Güre, Yatağan, Yazır, Baklan Orman İşletme
Şefliği en iyi etkinliğe sahiptir. Model_Denizli’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde Eşme Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde ise Uşak Orman İşletme Şefliği,
en düşük etkinlik düzeyinde bulunmaktadır.
53
Çizelge 15. Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına Göre Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki
Orman İşletme Şefliklerinin En İyiden En Düşük Etkinliğe Doğru Sıralaması
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,25
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,50
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,75
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
1
Acıpayam
0,0061
2
Kocabaş
0,0117
1
Acıpayam
0,0046
2
Kocabaş
0,0117
1
Acıpayam
0,0031
2
Kocabaş
0,0078
1
Acıpayam
0,0015
1
Güre
0
2
Kocabaş
0,0036
1
Sivaslı
0
3
Eskere
0,0328
3
Eskere
0,0277
3
Eskere
0,0213
3
Eskere
0,0085
1
Çatak
0
4
5
Honaz
0,0999
4
Konak
0,1267
5
Konak
0,0989
4
Honaz
0,0998
5
Konak
0,0673
4
Konak
0,0339
1
Çamsu
0
Yazır
0,0910
5
Banaz
0,0413
1
Banaz
0
6
Köprübaşı
0,1334
7
Eşenler
0,1562
6
Köprübaşı
0,1222
7
Yazır
0,1323
6
Honaz
0,0997
6
Yazır
0,0470
1
Köprübaşı
0
7
Banaz
0,1004
7
Eşenler
0,0532
1
Konak
0
8
Yazır
9
Göldağı
0,1630
8
Eşenler
0,1762
9
Banaz
0,1398
7
Eşenler
0,1104
8
Çamsu
0,0633
1
Yelkencidağ
0
0,1525
8
Köprübaşı
0,1110
9
Çameli
0,0757
1
Karacaören
0
10
Tavas
11
Karacaören
0,2039
10
Göldağı
0,2101
11
Tavas
0,1689
9
Çameli
0,1447
10
Köprübaşı
0,0814
1
Eşenler
0
0,2006
10
Çamsu
0,1556
11
Honaz
0,0916
1
Eskere
0
12
Çiçekli
0,2170
12
Karacaören
0,2094
11
Göldağı
0,1580
12
Boyalı
0,0960
1
Çiçekli
0
13
Banaz
14
Yatağan
0,2323
13
0,2488
14
Buldan
0,2143
12
Buldan
0,1761
13
Göldağı
0,0966
1
Kocabaş
0
Çiçekli
0,2170
13
Boyalı
0,1775
14
Bozdağ
0,1038
1
Güney
0
15
Güney
16
Buldan
0,2529
0,2564
15
Çameli
0,2231
14
Bozdağ
0,1865
15
Kale
0,1095
1
Göldağı
0
16
Güney
0,2256
15
Güney
0,1906
16
Çatak
0,1118
1
Çameli
0
17
Elmaözü
18
Kaklık
0,2618
0,2640
17
Boyalı
0,2341
16
Tavas
0,1924
17
Güney
0,1173
1
Boyalı
0
18
Yenidere
0,2423
17
Kale
0,2004
18
Karacaören
0,1348
1
Çivril
0
19
Boyalı
20
Kale
0,2695
0,2712
19
Yatağan
0,2427
18
Yenidere
0,2039
19
Buldan
0,1382
1
Çardak
0
20
Elmaözü
0,2439
19
Karacaören
0,2084
20
Çardak
0,1445
1
Baklan
0
21
Yenidere
22
İnceler
0,2778
0,3029
21
Kale
0,2472
20
Elmaözü
0,2123
21
Yenidere
0,1488
1
Yazır
0
22
Bozdağ
0,2550
21
Yatağan
0,2124
22
Çiçekli
0,1600
1
Yatağan
0
23
Sarayköy
0,3125
23
Kaklık
0,2620
22
Çatak
0,2141
23
Elmaözü
0,1603
1
Acıpayam
0
24
25
Çatak
Bozdağ
0,3127
24
Çatak
0,2660
23
Çiçekli
0,2170
24
Yatağan
0,1616
2
Bozdağ
0,0045
0,3168
24
İnceler
0,2760
24
İnceler
0,2455
25
Çal
0,1677
3
Kale
0,0064
26
27
Pamukkale
0,3196
25
Pamukkale
0,2972
25
Kaklık
0,2594
25
Baklan
0,1677
4
Kelekçi
0,0118
Değne
0,3286
26
Sarayköy
0,3065
26
Baklan
0,2611
26
Tavas
0,1698
5
Honaz
0,0171
28
Alcı
0,3481
27
Çamsu
0,3107
27
Kelekçi
0,2612
27
Kelekçi
0,1727
6
İnceler
0,0380
29
Çameli
0,3495
28
Baklan
0,3216
28
Çardak
0,2657
28
İnceler
0,1866
7
Yenidere
0,0410
30
Baklan
0,3642
29
Değne
0,3267
29
Pamukkale
0,2689
29
Sarayköy
0,2189
8
Elmaözü
0,0553
31
Çardak
0,3863
30
Alcı
0,3365
30
Sarayköy
0,2692
30
Güre
0,2222
9
Değne
0,0604
32
Güre
0,4008
31
Çardak
0,3386
31
Alcı
0,2984
31
Değne
0,2223
10
Alcı
0,0919
33
Kelekçi
0,4015
32
Kelekçi
0,3428
32
Güre
0,2993
32
Yelkencidağ
0,2231
11
Buldan
0,1023
34
Çamsu
0,4124
33
Güre
0,3614
33
Değne
0,3101
33
Pamukkale
0,2234
12
Tavas
0,1042
35
Yelkencidağ
0,4255
34
Yelkencidağ
0,3825
34
Yelkencidağ
0,3251
34
Alcı
0,2269
13
Sarayköy
0,1617
36
Çal
0,4810
35
Çal
0,4225
35
Çal
0,3613
35
Kaklık
0,2515
14
Çal
0,1678
37
Ulubey
0,5051
36
Denizli
0,4926
36
Denizli
0,4513
36
Çivril
0,2746
15
Pamukkale
0,1703
38
Uşak
0,5246
37
Ulubey
0,4943
37
Ulubey
0,4708
37
Sivaslı
0,3465
16
Ulubey
0,1813
39
Denizli
0,5252
38
Uşak
0,5103
38
Sivaslı
0,4803
38
Ulubey
0,3635
17
Eşme
0,1893
40
Sivaslı
0,5936
39
Sivaslı
0,5637
39
Uşak
0,4923
39
Denizli
0,3894
18
Kaklık
0,2143
41
Çivril
0,6443
40
Çivril
0,6150
40
Çivril
0,5324
40
Uşak
0,4646
19
Denizli
0,3002
42
Eşme
0,7753
41
Eşme
0,7705
41
Eşme
0,7226
41
Eşme
0,5122
20
Uşak
0,3664
Sno
54
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
4.2. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin Etkinlik
Daha öncede ifade edildiği gibi, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 orman işletme
şefliğinin değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_İzmir)
Çizelge 12 ve Çizelge 13’de verilmiştir. Model_İzmir, BVZA Modülü ile çözümlenmiş ve beş α
düzeyinde hesaplanan alt ve üst sınır etkinlik değerleri Çizelge 16’da sunulmuştur.
Alt sınır etkinlik değerleri bakımından Model_İzmir’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve
α=0,75 düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 orman işletme şefliğinin tamamı
etkin değildir. α=1,00 düzeyinde ise orman işletme şefliğinin 29’u etkin, 22’si etkin değildir.
α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde; alt sınır etkinlik değerleri bakımından
etkin orman işletme şefliği bulunmamakla birlikte, 0,9317; 0,9570; 0,9755; 0,9880 ile
Karaburun Orman İşletme Şefliği en büyük alt sınır etkinlik değerini almıştır. İkinci ve üçüncü
sırada ise α=0,00 düzeyinde Göçbeyli (0,9297) ve Bornova (0,9075), α=0,25 düzeyinde
Göçbeyli (0,9424) ve Sarıgöl (0,9383), α=0,50 düzeyinde Sarıgöl (0,9568) ve Göçbeyli
(0,9567), α=0,75 düzeyinde Sarıgöl (0,9780) ve Bornova (0,9670) Orman İşletme Şefliği yer
almıştır. α=1,00 düzeyinde etkin olan 29 orman işletme şefliği aynı zamanda en büyük alt
sınır etkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini, α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde sırasıyla 0,3641;
0,4694 ile Gördes, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde 0,5600; 0,5661; 0,7304 ile Gaziemir
Orman İşletme Şefliği almıştır. İkinci ve üçüncü sırada ise α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde
Manisa (0,3851; 0,4707) ve Akhisar (0,4333; 0,5067), α=0,50 düzeyinde Gördes (0,5659) ve
Manisa (0,5831), α=0,75 düzeyinde Gördes (0,6705) ve Alaşehir (0,6983), α=1,00 düzeyinde
ise Kırkağaç (0,7828) ve Gördes (0,7994) Orman İşletme Şefliği yer almıştır.
Çizelge 16’ya göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak da aşağıdaki bulgular
elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde Gördes (0,7365), Başlamış (0,8063), Turgutlu (0,8404),
Şahinkaya (0,8453), Gölmarmara (0,8464), Ödemiş (0,8473), Ovacık (0,9415) ve Torbalı
• α=0,25 düzeyinde, Gördes (0,7889), Şahinkaya (0,8469), Ödemiş (0,8547),
Başlamış (0,8574), Turgutlu (0,9039), Gölmarmara (0,9054), Torbalı (0,9560) ve Kırkağaç
• α=0,50 düzeyinde, Gördes (0,8257), Kırkağaç (0,8566), Ödemiş (0,8578), Başlamış
(0,8700), Şahinkaya (0,8824), Torbalı (0,9221), Alaşehir (0,9237), Turgutlu (0,9540) ve
Gölmarmara (0,9872) olmak üzere 9 orman işletme şefliği etkin değildir.
55
Çizelge 16. Model İzmir’e Göre Orman İşletme Şefliklerinin Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerleri
KB
No
KB43
KB44
KB45
KB46
KB47
KB48
KB49
KB50
KB51
KB52
KB53
KB54
KB55
KB56
KB57
KB58
KB59
KB60
KB61
KB62
KB63
KB64
KB65
KB66
KB67
KB68
KB69
KB70
KB71
KB72
KB73
KB74
KB75
KB76
KB77
KB78
KB79
KB80
KB81
KB82
KB83
KB84
KB85
KB86
KB87
KB88
KB89
KB90
KB91
KB92
KB93
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Demirci
Demirci
Demirci
Demirci
Demirci
Gördes
Gördes
Gördes
Gördes
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Bayındır
Kiraz
Ovacık
Ödemiş
Selçuk
Tire
Torbalı
Beydağ
Gölcük
Bergama
Dikili
Göçbeyli
Kınık
Kozak
Y.Şakran
Madra
Başalan
Borlu
Demirci
Kula
Selendi
Gördes
Gökseki
Güneşli
Şahinkaya
Gaziemir
İzmir
Karabel
Kemalpaşa
Menemen
Bornova
Gümüldür
Seferihisar
Urla
Armutlu
Karaburun
Alaşehir
Manisa
Turgutlu
Sarıgöl
Yuntdağı
Salihli
Saruhanlı
Akhisar
Gölmarmara
Göktepe
Kırkağaç
Soma
Zeytinliova
Başlamış
Kavakalan
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Ust
Alt
Ust
Alt
Ust
Alt
Ust
Alt
Ust
0,7899
0,6320
0,7636
0,6169
0,5946
0,8925
0,5077
0,6623
0,7696
0,7222
0,8602
0,9297
0,6780
0,7426
0,8549
0,6207
0,6848
0,7265
0,6326
0,6685
0,6723
0,3641
0,6687
0,5701
0,5620
0,5228
0,8265
0,7276
0,8741
0,5781
0,9075
0,4903
0,8170
0,7213
0,6976
0,9317
0,6203
0,3851
0,4870
0,9043
0,4403
0,6146
0,7246
0,4333
0,5124
0,6672
0,6143
0,5629
0,7931
0,6044
0,7327
1
1
0,9415
0,8473
1
1
0,9737
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7365
1
1
0,8453
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8404
1
1
1
1
1
0,8464
1
1
1
1
0,8063
1
0,8168
0,6877
0,8912
0,6632
0,6466
0,9117
0,6087
0,7267
0,7696
0,7404
0,8791
0,9424
0,7577
0,7970
0,8796
0,6853
0,7386
0,7783
0,6776
0,7374
0,7496
0,4694
0,7183
0,6121
0,6117
0,5482
0,8437
0,7756
0,8794
0,6522
0,9329
0,5278
0,8473
0,7626
0,7485
0,9570
0,6300
0,4707
0,5526
0,9383
0,5453
0,7232
0,7727
0,5067
0,5758
0,7472
0,6616
0,6505
0,8459
0,6718
0,7892
1
1
1
0,8547
1
1
0,9560
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7889
1
1
0,8469
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9039
1
1
1
1
1
0,9054
1
0,9652
1
1
0,8574
1
0,8480
0,7414
0,9235
0,7042
0,7039
0,9316
0,6855
0,7927
0,7764
0,7803
0,9342
0,9567
0,8190
0,8615
0,9144
0,7508
0,8100
0,8430
0,7545
0,8076
0,8331
0,5659
0,7806
0,6726
0,6943
0,5600
0,8807
0,8449
0,9123
0,7321
0,9514
0,6117
0,8799
0,8075
0,8091
0,9755
0,6498
0,5831
0,6378
0,9568
0,6870
0,8041
0,8238
0,6163
0,6611
0,8230
0,6798
0,7602
0,8499
0,7186
0,8543
1
1
1
0,8578
1
1
0,9221
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8257
1
1
0,8824
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9237
1
0,9540
1
1
1
1
1
0,9872
1
0,8566
1
1
0,8700
1
0,8935
0,8420
0,9506
0,7630
0,7815
0,9574
0,7813
0,7813
0,8601
0,8465
0,9309
0,9644
0,9015
0,9292
0,9584
0,8020
0,8875
0,9097
0,9097
0,8922
0,9158
0,6705
0,8612
0,7982
0,8083
0,5661
0,9262
0,9005
0,9515
0,8336
0,9670
0,7750
0,9348
0,8763
0,8783
0,9880
0,6983
0,7288
0,8177
0,9780
0,8351
0,8351
0,8973
0,7669
0,8035
0,8936
0,8936
0,8783
0,8395
0,7766
0,9247
1
1
1
0,8636
1
1
0,9152
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8501
1
1
0,9220
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8546
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8209
1
1
0,8880
1
1
1
0,9930
0,8464
0,9449
1
0,8911
1
0,9854
1
1
1
1
1
1
0,9579
0,9579
1
0,9842
1
1
0,7994
0,9705
0,9839
0,9232
0,7304
1
0,9523
1
1
1
1
1
1
0,9993
1
0,8283
0,8545
1
1
1
1
1
0,9332
0,9694
1
0,7828
1
0,8984
0,8949
1
1
1
1
0,8746
1
1
0,9295
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8541
1
1
0,9794
0,7936
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8545
0,9116
1
1
1
1
1
0,9852
1
1
0,7932
1
0,9619
0,9181
1
56
• α=0,75 düzeyinde, Kırkağaç (0,8209), Gördes (0,8501), Alaşehir (0,8546), Ödemiş
(0,8636), Başlamış (0,8880), Torbalı (0,9152) ve Şahinkaya (0,9220) olmak üzere 7 orman
• α=1,00 düzeyinde, Kırkağaç (0,7932), Gaziemir (0,7936), Gördes (0,8541), Alaşehir
(0,8545), Ödemiş (0,8746), Manisa (0,9116), Başlamış (0,9181), Torbalı (0,9295), Zeytinliova
(0,9619), Şahinkaya (0,9794) ve Akhisar (0,9852) olmak üzere 11 orman işletme şefliği etkin
değildir.
Çizelge 16’ya dikkat edilirse, alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından beş α
düzeyinde de etkin olmayan 5 orman işletme şefliğinin bulunduğu görülür. Bunlar; Bayındır
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Ödemiş ve Torbalı Orman İşletme Şefliği, Gördes Orman
İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Gördes ve Şahinkaya Orman İşletme Şefliği ile Akhisar Orman
İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Başlamış Orman İşletme Şefliği’dir.
Model_İzmir’in Çizelge 16’da yer alan alt ve üst sınır etkinlik değerleri ile (2) nolu formül
kullanılarak, orman işletme şefliğine ait maksimum etkinlik kayıplarının minimum değerleri,
BVZA Modülü ile beş α düzeyi için ayrı ayrı hesaplanmış ve aralık etkinliği en iyiden en
kötüye doğru Çizelge 17’de sıralanmıştır. Buna göre; α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde orman işletme şefliklerinin tamamında, α=1,00 düzeyinde ise 22 orman işletme
şefliğinde etkinlik kaybı oluşmuştur.
Çizelge 17’ye göre α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde Karaburun, Göçbeyli,
Sarıgöl ve Bornova Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde ise Bayındır, Bergama, Dikili,
Göçbeyli, Kınık, Kozak, Y.Şakran, Borlu, Kiraz, Kula, Selendi, İzmir, Kemalpaşa, Menemen,
Bornova, Gümüldür, Seferihisar, Urla, Karaburun, Turgutlu, Sarıgöl, Yuntdağı, Salihli,
Saruhanlı, Göktepe, Soma, Kavakalan, Tire, Beydağ Orman İşletme Şefliği, en iyi etkinliğe
sahiptir. α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde Gördes Orman İşletme Şefliği, α=0,50; α=0,75 ve
α=1,00 düzeyinde ise Gaziemir Orman İşletme Şefliği, en düşük etkinlik düzeyinde
bulunmaktadır.
57
Çizelge 17. Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına Göre İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki
1
α=0,00
İşletme
Şefliği
Karaburun
Etk.
Kaybı
0,0683
1
α=0,25
İşletme
Şefliği
Karaburun
Etk.
Kaybı
0,0430
2
Göçbeyli
0,0703
2
Göçbeyli
0,0576
3
Bornova
0,0925
3
Sarıgöl
4
Sarıgöl
0,0957
4
5
Tire
0,1075
6
Kemalpaşa
7
8
Sno
1
α=0,50
İşletme
Şefliği
Karaburun
Etk.
Kaybı
0,0245
2
Sarıgöl
0,0432
0,0617
3
Göçbeyli
Bornova
0,0671
4
5
Tire
0,0883
0,1259
6
Ovacık
Dikili
0,1398
7
Y.Şakran
0,1451
8
Sno
1
α=0,75
İşletme
Şefliği
Karaburun
Etk.
Kaybı
0,0120
1
α=1,00
İşletme
Şefliği
Kavakalan
2
Sarıgöl
0,0220
1
Soma
0
0,0433
3
Bornova
0,0330
1
Göktepe
0
Bornova
0,0486
4
Göçbeyli
0,0356
1
Saruhanlı
0
5
Dikili
0,0658
5
Y.Şakran
0,0416
1
Salihli
0
0,1088
6
Tire
0,0684
6
Tire
0,0426
1
Yuntdağı
0
Y.Şakran
0,1204
7
Ovacık
0,0765
7
Kemalpaşa
0,0485
1
Sarıgöl
0
Kemalpaşa
0,1206
8
Y.Şakran
0,0856
8
Ovacık
0,0494
1
Turgutlu
0
Sno
Sno
Sno
Etk.
Kaybı
0
9
İzmir
0,1735
9
Dikili
0,1209
9
Kemalpaşa
0,0877
9
Seferihisar
0,0652
1
Karaburun
0
10
Seferihisar
0,1830
10
Seferihisar
0,1527
10
İzmir
0,1193
10
Dikili
0,0691
1
Urla
0
11
Zeytinliova
0,2069
11
Zeytinliova
0,1541
11
Seferihisar
0,1201
11
Kozak
0,0708
1
Seferihisar
0
12
Bayındır
0,2101
12
İzmir
0,1563
12
Kozak
0,1385
12
İzmir
0,0738
1
Gümüldür
0
13
Gölcük
0,2304
13
Bayındır
0,1832
13
Kavakalan
0,1457
13
Kavakalan
0,0753
1
Bornova
0
14
Ovacık
0,2364
14
Kozak
0,2030
14
Zeytinliova
0,1501
14
Selendi
0,0842
1
Menemen
0
15
Kozak
0,2574
15
Kavakalan
0,2108
15
Bayındır
0,1520
15
Demirci
0,0903
1
Kemalpaşa
0
16
Kavakalan
0,2673
16
Borlu
0,2217
16
Karabel
0,1551
15
Borlu
0,0903
1
İzmir
0
17
Karabel
0,2724
17
Karabel
0,2244
17
Borlu
0,1570
16
Kınık
0,0985
1
Selendi
0
18
Borlu
0,2735
18
Saruhanlı
0,2273
18
Selendi
0,1669
17
Karabel
0,0995
1
Kula
0
19
Saruhanlı
0,2754
19
Gölcük
0,2304
19
Saruhanlı
0,1762
18
Saruhanlı
0,1027
1
Borlu
0
20
Bergama
0,2778
20
Urla
0,2374
20
Göktepe
0,1770
19
Göktepe
0,1064
1
Y.Şakran
0
21
Urla
0,2787
21
Kınık
0,2423
21
Kınık
0,1810
19
Kırkağaç
0,1064
1
Kozak
0
22
Armutlu
0,3024
22
Selendi
0,2504
22
Başalan
0,1900
20
Bayındır
0,1065
1
Kınık
0
23
Başalan
0,3152
23
Armutlu
0,2515
23
Armutlu
0,1909
21
Kula
0,1078
1
Göçbeyli
0
24
Kınık
0,3220
24
Göktepe
0,2528
24
Kula
0,1924
22
Başalan
0,1125
1
Dikili
0
25
Selendi
0,3277
25
Bergama
0,2596
25
Urla
0,1925
23
Armutlu
0,1217
1
Bergama
0
26
Gökseki
0,3313
26
Başalan
0,2614
26
Salihli
0,1959
23
Soma
0,1217
1
Beydağ
0
27
Kula
0,3315
27
Kula
0,2626
27
Beydağ
0,2073
24
Urla
0,1237
1
Tire
0
28
Göktepe
0,3328
28
Beydağ
0,2733
28
Gökseki
0,2194
25
Gökseki
0,1388
1
Kiraz
0
29
Beydağ
0,3377
29
Salihli
0,2768
29
Bergama
0,2197
26
Gölcük
0,1399
1
Bayındır
0
30
Demirci
0,3674
30
Gökseki
0,2817
30
Gölcük
0,2236
27
Bergama
0,1535
2
Armutlu
0,0007
31
Kiraz
0,3680
31
Kiraz
0,3123
31
Soma
0,2398
28
Kiraz
0,1580
3
Ovacık
0,0070
32
Madra
0,3793
32
Madra
0,3147
32
Demirci
0,2455
29
Zeytinliova
0,1605
4
Gölcük
0,0146
33
Alaşehir
0,3797
33
Demirci
0,3224
33
Madra
0,2492
30
Salihli
0,1649
5
Demirci
0,0158
34
Ödemiş
0,3831
34
Başlamış
0,3282
34
Kiraz
0,2586
30
Yuntdağı
0,1649
6
Güneşli
0,0161
35
Salihli
0,3854
35
Ödemiş
0,3368
35
Menemen
0,2679
31
Menemen
0,1664
7
Gökseki
0,0295
36
Kırkağaç
0,3857
36
Kırkağaç
0,3384
36
Başlamış
0,2814
32
Turgutlu
0,1823
8
Gölmarmara
0,0306
37
Başlamış
0,3956
37
Menemen
0,3478
37
Ödemiş
0,2958
33
Şahinkaya
0,1917
9
Başalan
0,0421
38
Selçuk
0,4054
38
Soma
0,3495
38
Selçuk
0,2961
34
Gölmarmara
0,1965
9
Madra
0,0421
39
Menemen
0,4219
39
Selçuk
0,3534
39
Şahinkaya
0,3057
35
Madra
0,1980
10
Karabel
0,0477
40
Güneşli
0,4299
40
Alaşehir
0,3700
40
Yuntdağı
0,3130
36
Güneşli
0,2018
11
Selçuk
0,0551
41
Soma
0,4371
41
Güneşli
0,3879
41
Torbalı
0,3145
37
Selçuk
0,2185
12
Akhisar
0,0668
42
Şahinkaya
0,4380
42
Şahinkaya
0,3883
42
Kırkağaç
0,3202
38
Beydağ
0,2187
13
Şahinkaya
0,0768
43
Gaziemir
0,4772
43
Torbalı
0,3913
43
Güneşli
0,3274
38
Torbalı
0,2187
14
Zeytinliova
0,1016
44
Gölmarmara
0,4876
44
Gölmarmara
0,4242
44
Gölmarmara
0,3389
39
Başlamış
0,2234
15
Başlamış
0,1051
45
Torbalı
0,4923
45
Turgutlu
0,4474
45
Alaşehir
0,3502
40
Gümüldür
0,2250
16
Torbalı
0,1089
46
Gümüldür
0,5097
46
Gaziemir
0,4518
46
Turgutlu
0,3622
41
Akhisar
0,2331
17
Manisa
0,1455
47
Turgutlu
0,5130
47
Yuntdağı
0,4547
47
Akhisar
0,3837
42
Ödemiş
0,2370
18
Ödemiş
0,1536
48
Yuntdağı
0,5597
48
Gümüldür
0,4722
48
Gümüldür
0,3883
43
Manisa
0,2712
19
Alaşehir
0,1717
49
Akhisar
0,5667
49
Akhisar
0,4933
49
Manisa
0,4169
44
Alaşehir
0,3017
20
Gördes
0,2006
50
Manisa
0,6149
50
Manisa
0,5293
50
Gördes
0,4341
45
Gördes
0,3295
21
Kırkağaç
0,2172
51
Gördes
0,6359
51
Gördes
0,5306
51
Gaziemir
0,4400
46
Gaziemir
0,4339
22
Gaziemir
0,2696
58
4.3. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin Etkinlik
Daha öncede ifade edildiği gibi, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 71 orman işletme
şefliğinin
değerlendirilmesi
amacıyla
oluşturulan
modelde
yer
alan
değişkenler
(Model_Muğla) Çizelge 12 ve Çizelge 13’de verilmiştir. Model_Muğla, BVZA Modülü ile
çözümlenmiş ve beş α düzeyinde hesaplanan alt ve üst sınır etkinlik değerleri Çizelge 18’de
sunulmuştur.
Çizelge 18. Model_Muğla’ya Göre Orman İşletme Şefliklerinin Alt ve Üst Sınır Etkinlik
Değerleri
α=0,00
Alt
Üst
α=0,25
Alt
Üst
α=0,50
Alt
Alt
α=0,75
Üst
Alt
α=1,00
Üst
Alt
KB No
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB94
Aydın
Akçaova
KB95
Aydın
KB96
Aydın
KB97
Aydın
Karpuzlu
0,5364 0,7452 0,5671 0,7308 0,5939 0,7299 0,6419 0,7326 0,7025 0,7206
KB98
Aydın
Germencik
0,6781
1
0,7213
1
0,7878
1
0,8745
1
1
1
KB99
Aydın
Koçarlı
0,7216
1
0,8174
1
0,9073
1
0,9734
1
1
1
KB100 Aydın
Söke
0,5781
1
0,6758 0,8791 0,7592 0,8046 0,8308 0,8534 0,9283 0,9283
KB101 Aydın
Kuşadası
0,6658
1
0,7190
1
0,7932
1
0,8813
1
1
1
KB102 Fethiye
Üzümlü
0,9784
1
0,9929
1
0,9996
1
1
1
1
1
KB103 Fethiye
Eşen
0,6640
1
0,7065
1
0,7227 0,9061 0,7322 0,8475 0,7973 0,8018
KB104 Fethiye
Fethiye
0,5468 0,9737 0,6471 0,9753 0,7705 0,9782 0,8839
KB105 Fethiye
Göcek
0,5753 0,7448 0,6514 0,8199 0,7259 0,8775 0,8158 0,9124 0,9341 0,9382
KB106 Fethiye
Güneydağ
0,4712
1
0,5132
1
0,6495
1
0,8023
1
1
1
KB107 Köyceğiz
Ağla
0,4712
1
0,8476
1
0,6495
1
0,9774
1
1
1
KB108 Köyceğiz
Akköprü
0,8374
1
0,8774
1
0,8980
1
0,9288
1
1
1
KB109 Köyceğiz
Beyobası
0,8374
1
0,9977
1
0,6585
1
0,8194
1
1
1
KB110 Köyceğiz
Karaçam
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB111 Köyceğiz
Köyceğiz
0,8447
1
0,8898
1
0,9225
1
0,9568
1
1
1
KB112 Köyceğiz
Sultaniye
0,9348
1
0,9559
1
0,9719
1
0,9847
1
1
1
KB113 Marmaris
Bayır
0,9999
1
0,9999
1
1
1
1
1
1
1
KB114 Marmaris
Çetibeli
0,8790
1
0,9358
1
0,9607
1
0,9831
1
1
1
KB115 Marmaris
Datça
0,5288
1
0,6463
1
0,7753
1
0,8909
1
1
1
KB116 Marmaris
Hisarönü
0,8935
1
0,9246
1
0,9528
1
0,9776
1
1
1
KB117 Marmaris
Marmaris
0,9661
1
0,9759
1
0,9855
1
0,9936
1
1
1
KB118 Milas
Bodrum
0,9121
1
0,9552
1
0,9697
1
0,9846
1
1
1
KB119 Milas
Karacahisar
0,5858 0,8856 0,6417 0,7655 0,9697 0,7631 0,7225 0,7798 0,7592 0,7907
KB120 Milas
Kayadere
0,6735 0,9360 0,7379 0,8942 0,8106 0,8866 0,8989 0,9183 0,9992 0,9992
KB121 Milas
Milas
0,9763
KB122 Milas
Ören
0,4539 0,8314 0,4711 0,7838 0,5035 0,7447 0,5795 0,7071 0,6704 0,6773
KB123 Milas
Sarıçay
KB124 Milas
Selimiye
0,3826 0,7621 0,4204 0,7444 0,4916 0,7879 0,5897
1
KB125 Milas
Mumcular
0,5253
1
0,7981
1
0,8552
1
0,8860
Aydın
0,3185
1
0,3595
1
0,4330 0,9789 0,5160 0,9378 0,8709 0,8709
Çine
0,3185 0,8033 0,6389 0,7189 0,6638 0,7633 0,7290 0,8210 0,8864 0,8914
1
1
1
1
0,9856
1
1
1
0,5851
59
1
0,9917
1
0,6640
1
1
1
1
0,9080
0,9964
1
0,7781
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7573 0,7923
1
1
KB No
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
α=0,00
Alt
Üst
α=0,25
Alt
Üst
α=0,50
Alt
Alt
α=0,75
Üst
Alt
α=1,00
Üst
Alt
KB126 Muğla
Gökova
0,9806
1
0,9528
1
0,9645
1
0,9901
1
1
1
KB127 Muğla
Muğla
0,4479
1
0,5478
1
0,6713
1
0,8522
1
1
1
KB128 Muğla
Ula
0,5069
1
0,5222
1
0,6080
1
0,7054 0,8814 0,8092 0,8812
KB129 Muğla
Yaraş
0,9351
1
0,9524
1
0,9698
1
0,9919
KB130 Muğla
Yerkesik
0,4569 0,7629 0,5081 0,7579 0,5877 0,7806 0,6878 0,8160 0,8504 0,8513
KB131 Muğla
Yeşilyurt
0,7160 0,9794 0,7718 0,9630 0,8604 0,9542 0,9519 0,9792
KB132 Muğla
Karabörtlen
0,9466
KB133 Nazilli
Bozdoğan
0,9466
KB134 Nazilli
Karacasu
1
KB135 Nazilli
Karıncalıdağ
0,8026
1
KB136 Nazilli
Kemerbarajı
KB137 Nazilli
KB138 Nazilli
KB139 Nazilli
KB140 Nazilli
KB141 Nazilli
Yenipazar
0,7896
1
0,8366
1
0,8927
1
0,9456
1
1
KB142 Yatağan
Bağyaka
0,9131
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB143 Yatağan
Menteşeçayı 0,8263
1
0,8682
1
0,9055
1
0,9512
1
1
1
KB144 Yatağan
Turgut
0,6246
1
0,6519
1
0,6810
1
0,7886
1
1
1
KB145 Yatağan
Yatağan
0,8377
1
0,9252
1
0,9737
1
0,9920
1
1
1
KB146 Yılanlı
Boyalı
0,8575
1
0,8705
1
0,8838
1
0,9522
1
1
1
KB147 Yılanlı
Çakmak
0,8575
1
0,9996
1
0,9997
1
0,9999
1
1
1
KB148 Yılanlı
Göktepe
0,8785
1
0,8825
1
0,9062
1
0,9508
1
1
1
KB149 Yılanlı
Yılanlı
0,8105
1
0,8553
1
0,8989
1
0,9414
1
1
1
KB150 Yılanlı
Muratlar
0,9761
1
0,9999
1
0,9999
1
0,9414
1
1
1
KB151 Yılanlı
Şenyayla
0,7919
1
0,9326
1
0,8425
1
0,9045
1
1
1
KB152 Yılanlı
Namnam
0,7919
1
0,8928
1
0,8425
1
0,9187
1
1
1
KB153 Kavaklıdere Bellibol
0,9367
1
0,9567
1
0,9618
1
0,9860
1
1
1
KB154 Kavaklıdere Gökçay
0,8624
1
0,8867
1
0,9094
1
0,9462
1
0,9971
1
KB155 Kavaklıdere Kavaklıdere
0,7571
1
0,7829
1
0,8164 0,9783 0,8539 0,9647 0,8988 0,9494
KB156 Kavaklıdere Menteşe
0,8922
1
0,9011
1
0,8164
1
0,9497
1
1
1
KB157 Dalaman
Bahtiyar
0,8988
1
0,9194
1
0,9294
1
0,9370
1
1
1
KB158 Dalaman
Çaldere
0,9819
1
0,8671
1
0,9331
1
0,9726
1
1
1
KB159 Dalaman
Ortaca
0,7298
1
0,8392
1
0,9306
1
0,9936
1
1
1
KB160 Dalaman
Dalaman
0,7334
1
0,9982
1
0,9092
1
0,9218
1
1
1
KB161 Kemer
Kemer
0,9023
1
0,9297
1
0,9547
1
0,9782
1
1
1
KB162 Kemer
Seki
0,9553
1
0,9755
1
0,9893
1
0,9972
1
1
1
KB163 Kemer
Yapraktepe
0,7296
1
0,8010
1
0,8714
1
0,9394
1
1
1
KB164 Kemer
Akçay
0,4437 0,8998 0,5145
1
0,6648
1
0,8324
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9970
1
1
1
1
0,8961 0,9603 0,9371 0,9871 0,9786
1
1
1
1
0,9861
1
0,9913
1
0,9957
1
1
1
0,8424
1
0,8790
1
0,9137
1
1
1
0,5765 0,9916 0,6422
1
0,7221
1
0,8352
1
Kuyucak
0,6937 0,9801 0,8105
1
0,8943
1
0,9562
1
1
1
Nazilli
0,9672
1
0,9817
1
1
1
1
1
1
1
Sarıcaova
0,9577
1
0,9688
1
0,9882
1
0,9958
1
1
1
Yenice
0,5379 0,7181 0,5839 0,7742 0,6463 0,8529 0,7546 0,9310 0,8977 0,9788
1
0,9724
1
0,9879
1
0,9766 0,9766
1
Çizelge 18’e göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından Muğla Orman Bölge
Müdürlüğü’nde 71 orman işletme şefliğinin α=0,00 düzeyinde 3’ü (Karaçam, Sarıçay ve
Karacasu), α=0,25 düzeyinde 3’ü (Karaçam, Sarıçay ve Bağyaka), α=0,50 düzeyinde 5’i
(Karaçam, Bayır, Sarıçay, Nazilli ve Bağyaka), α=0,75 düzeyinde 6’sı (Üzümlü, Karaçam,
Bayır, Sarıçay, Nazilli ve Bağyaka), α=1,00 düzeyinde ise 55’i etkindir. Etkin olan bu orman
işletme şeflikleri aynı zamanda en büyük alt sınır erkinlik değerine de sahiptir.
60
En küçük alt sınır etkinlik değerini α=0,00 düzeyinde 0,3185 ile Aydın ve Çine, α=0,25;
α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde sırasıyla 0,3595; 0,4330 ve 0,5160 ile Aydın, α=1,00 düzeyinde
ise 0,6704 ile Ören Orman İşletme Şefliği almıştır. İkinci ve üçüncü sırada ise α=0,00
düzeyinde Selimiye (0,3826) ve Akçay (0,4437), α=0,25 ve 0,50 düzeyinde Selimiye (0,4204;
0,4916) ve Ören (0,4711; 5035), α=0,75 düzeyinde Ören (0,5795) ve Selimiye (0,5897),
α=1,00 düzeyinde ise Karpuzlu (0,7025) ve Selimiye (0,7573) Orman İşletme Şefliği yer
almıştır. α=1,00 düzeyinde etkin olan 23 orman işletme şefliği, aynı zamanda en büyük alt
sınır etkinlik değerine de sahiptir.
Çizelge 18’e göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak da aşağıdaki bulgular
elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Akçay (0,8998), Çine (0,8033), Fethiye (0,9737), Göcek
(0,7448), Karacahisar (0,8856), Karpuzlu (0,7452), Kayadere (0,9360), Kemerbarajı
(0,9916), Kuyucak (0,9801), Ören (0,8314), Selimiye (0,7621), Yenice (0,7181), Yerkesik
(0,7629) ve Yeşilyurt (0,9794) olmak üzere 14 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,25 düzeyinde, Bozdoğan (0,9603), Çine (0,7189), Fethiye (0,9753), Göcek
(0,8199), Karacahisar (0,7655), Karpuzlu (0,7308), Kayadere (0,8942), Ören (0,7838),
Selimiye (0,7444), Söke (0,8791), Yenice (0,7742), Yerkesik (0,7579) ve Yeşilyurt (0,963)
• α=0,50 düzeyinde, Aydın (0,9789), Bozdoğan (0,9871), Çine (0,7633), Eşen
(0,9061), Fethiye (0,9782), Göcek (0,8775), Karacahisar (0,7631), Karpuzlu (0,7299),
Kavaklıdere (0,9783), Kayadere (0,8866), Ören (0,7447), Selimiye (0,7879), Söke (0,8046),
Yenice (0,8529), Yerkesik (0,7806) ve Yeşilyurt (0,9542) olmak üzere 16 orman işletme
• α=0,75 düzeyinde, Aydın (0,9378), Çine (0,821), Eşen (0,8475), Göcek (0,9124),
Karacahisar (0,7798), Karpuzlu (0,7326), Kavaklıdere (0,9647), Kayadere (0,9183), Ören
(0,7071), Söke (0,8534), Ula (0,8814), Yenice (0,931), Yerkesik (0,816) ve Yeşilyurt (0,9792)
• α=1,00 düzeyinde, Aydın (0,8709), Çine (0,8914), Eşen (0,8018), Göcek (0,9382),
Karacahisar (0,7907), Karpuzlu (0,7206), Kavaklıdere (0,9494), Kayadere (0,9992),
Kemerbarajı (0,9766), Ören (0,6773), Selimiye (0,7923), Söke (0,9283), Ula (0,8812), Yenice
(0,9788) ve Yerkesik (0,8513) olmak üzere 15 orman işletme şefliği etkin değildir.
Çizelge 18’e dikkat edilirse, alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından beş α
düzeyinde de etkin olmayan 8 orman işletme şefliğinin bulunduğu görülür. Bunlar; Milas
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Karacahisar, Kayadere ve Ören Orman İşletme Şefliği,
Aydın Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Çine ve Karpuzlu Orman İşletme Şefliği, Fethiye
61
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Göcek Orman İşletme Şefliği, Muğla Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Yerkesik Orman İşletme Şefliği ile Nazilli Orman İşletme Müdürlüğü’ne
bağlı Yenice Orman İşletme Şefliği’dir.
Model_Muğla’nın Çizelge 18’de yer alan alt ve üst sınır etkinlik değerleri ile (2) nolu
iyiden en kötüye doğru Çizelge 19’da sıralanmıştır. Buna göre; α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde
68, α=0,50 düzeyinde 66, α=0,75 düzeyinde 65 ve α=1,00 düzeyinde ise 16 orman işletme
şefliğinde etkinlik kaybı oluşmuştur.
Çizelge 19. Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına Göre Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki
Sno
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,25
İşletme
Şefliği
α=0,50
Etk.
Kaybı
Sno
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,75
İşletme
Şefliği
α=1,00
Etk.
Kaybı
Sno
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
1
Karacasu
0
1
Bağyaka
0
1
Bağyaka
0
1
Bağyaka
0
1
Akçay
0
1
Sarıçay
0
1
Sarıçay
0
1
Nazilli
0
1
Nazilli
0
1
Yapraktepe
0
1
Karaçam
0
1
Karaçam
0
1
Sarıçay
0
1
Sarıçay
0
1
Seki
0
2
Bayır
0,0001
2
Bayır
0,0001
1
Karaçam
0
1
Karaçam
0
1
Kemer
0
3
Çaldere
0,0181
3
Muratlar
0,0001
1
Bayır
0
1
Üzümlü
0
1
Dalaman
0
4
Gökova
0,0194
4
Çakmak
0,0004
2
Muratlar
0,0001
1
Bayır
0
1
Ortaca
0
5
Üzümlü
0,0216
5
Dalaman
0,0018
3
Çakmak
0,0003
2
Çakmak
0,0001
1
Çaldere
0
6
Milas
0,0237
6
Beyobası
0,0023
4
Üzümlü
0,0004
3
Seki
0,0028
1
Bahtiyar
0
7
Muratlar
0,0239
7
Üzümlü
0,0071
5
Milas
0,0083
4
Karabörtlen
0,0030
1
Menteşe
0
8
Nazilli
0,0328
8
Karacasu
0,0139
6
Karacasu
0,0087
5
Milas
0,0036
1
Bellibol
0
0
9
Marmaris
0,0339
9
Milas
0,0144
7
Seki
0,0107
6
Sarıcaova
0,0042
1
Namnam
10
Sarıcaova
0,0423
10
Nazilli
0,0183
8
Sarıcaova
0,0118
7
Karacasu
0,0043
1
Şenyayla
0
11
Seki
0,0447
11
Marmaris
0,0241
9
Karabörtlen
0,0121
8
Marmaris
0,0064
1
Muratlar
0
12
Bozdoğan
0,0534
12
Seki
0,0245
10
Marmaris
0,0145
8
Ortaca
0,0064
1
Yılanlı
0
12
Karabörtlen
0,0534
13
Karabörtlen
0,0276
11
Yatağan
0,0263
9
Yatağan
0,0080
1
Göktepe
0
13
Bellibol
0,0633
14
Sarıcaova
0,0312
12
Sultaniye
0,0281
10
Yaraş
0,0081
1
Çakmak
0
14
Yaraş
0,0649
15
Bellibol
0,0433
13
Yaraş
0,0302
11
Gökova
0,0099
1
Boyalı
0
15
Sultaniye
0,0652
16
Sultaniye
0,0441
14
Bodrum
0,0303
12
Bellibol
0,0140
1
Yatağan
0
16
Bağyaka
0,0869
17
Bodrum
0,0448
14
Karacahisar
0,0303
13
Sultaniye
0,0153
1
Turgut
0
17
Bodrum
0,0879
18
Gökova
0,0472
15
Gökova
0,0355
14
Bodrum
0,0154
1
Menteşeçayı
0
18
Kemer
0,0977
19
Yaraş
0,0476
16
Bellibol
0,0382
15
Çetibeli
0,0169
1
Bağyaka
0
19
Bahtiyar
0,1012
20
Çetibeli
0,0642
17
Çetibeli
0,0393
16
Bozdoğan
0,0214
1
Yenipazar
0
20
Hisarönü
0,1065
21
Şenyayla
0,0674
18
Kemer
0,0453
17
Kemer
0,0218
1
Sarıcaova
0
21
Menteşe
0,1078
22
Kemer
0,0703
19
Hisarönü
0,0472
18
Hisarönü
0,0224
1
Nazilli
0
22
Çetibeli
0,1210
23
Yatağan
0,0748
20
Bozdoğan
0,0629
19
Ağla
0,0226
1
Kuyucak
0
23
Göktepe
0,1215
24
Hisarönü
0,0754
21
Çaldere
0,0669
20
Koçarlı
0,0266
1
Karıncalıdağ
0
24
Gökçay
0,1376
25
Bahtiyar
0,0806
22
Ortaca
0,0694
21
Çaldere
0,0274
1
Karacasu
0
25
Çakmak
0,1425
26
Menteşe
0,0989
23
Bahtiyar
0,0706
22
Köyceğiz
0,0432
1
Bozdoğan
0
25
Boyalı
0,1425
27
Bozdoğan
0,1039
24
Köyceğiz
0,0775
23
Kuyucak
0,0438
1
Karabörtlen
0
62
Çizelge 19’un devamı
α=0,00
Sno
İşletme
Şefliği
α=0,25
Etk.
Kaybı
Sno
İşletme
Şefliği
α=0,50
Etk.
Kaybı
Sno
İşletme
Şefliği
α=0,75
Etk.
Kaybı
Sno
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
26
Köyceğiz
0,1553
28
Namnam
0,1072
25
Gökçay
0,0906
24
Boyalı
0,0478
1
Yeşilyurt
0
27
Yatağan
0,1623
29
Köyceğiz
0,1102
26
Dalaman
0,0908
25
Yeşilyurt
0,0481
1
Yaraş
0
28
Beyobası
0,1626
30
Gökçay
0,1133
27
Koçarlı
0,0927
26
Menteşeçayı
0,0488
1
Muğla
0
28
Akköprü
0,1626
31
Göktepe
0,1175
28
Göktepe
0,0938
27
Göktepe
0,0492
1
Gökova
0
29
Menteşeçayı
0,1737
32
Akköprü
0,1226
29
Menteşeçayı
0,0945
28
Menteşe
0,0503
1
Mumcular
0
30
Yılanlı
0,1895
33
Boyalı
0,1295
30
Yılanlı
0,1011
29
Gökçay
0,0538
1
Sarıçay
0
31
Karıncalıdağ
0,1974
34
Menteşeçayı
0,1318
31
Akköprü
0,1020
30
Yenipazar
0,0544
1
Milas
0
32
Akçaova
0,2019
35
Çaldere
0,1329
32
Kuyucak
0,1057
31
Muratlar
0,0586
1
Bodrum
0
33
Namnam
0,2081
36
Yılanlı
0,1447
33
Yenipazar
0,1073
31
Yılanlı
0,0586
1
Marmaris
0
33
Şenyayla
0,2081
37
Akçaova
0,1448
34
Akçaova
0,1140
32
Yapraktepe
0,0606
1
Hisarönü
0
34
Yenipazar
0,2104
38
Ağla
0,1524
35
Boyalı
0,1162
33
Bahtiyar
0,0630
1
Datça
0
35
Kavaklıdere
0,2429
39
Karıncalıdağ
0,1576
36
Karıncalıdağ
0,1210
34
Akköprü
0,0712
1
Çetibeli
0
36
Dalaman
0,2666
40
Ortaca
0,1608
37
Yapraktepe
0,1286
35
Dalaman
0,0782
1
Bayır
0
37
Ortaca
0,2702
41
Yenipazar
0,1634
38
Yeşilyurt
0,1396
36
Namnam
0,0813
1
Sultaniye
0
38
Yapraktepe
0,2704
42
Koçarlı
0,1826
39
Namnam
0,1575
37
Karıncalıdağ
0,0863
1
Köyceğiz
0
39
Koçarlı
0,2784
43
Kuyucak
0,1895
39
Şenyayla
0,1575
38
Akçaova
0,0920
1
Karaçam
0
40
Yeşilyurt
0,2840
44
Yapraktepe
0,1990
40
Menteşe
0,1836
39
Şenyayla
0,0955
1
Beyobası
0
41
Kuyucak
0,3063
45
Kavaklıdere
0,2171
40
Kavaklıdere
0,1836
40
Kayadere
0,1011
1
Akköprü
0
42
Germencik
0,3219
46
Yeşilyurt
0,2282
41
Kayadere
0,1894
41
Datça
0,1091
1
Ağla
0
43
Kayadere
0,3265
47
Kayadere
0,2621
42
Kuşadası
0,2068
42
Fethiye
0,1161
1
Güneydağ
0
44
Kuşadası
0,3342
48
Germencik
0,2787
43
Germencik
0,2122
43
Kuşadası
0,1187
1
Fethiye
0
45
Eşen
0,3360
49
Kuşadası
0,2810
44
Datça
0,2247
44
Germencik
0,1255
1
Üzümlü
0
46
Turgut
0,3754
50
Eşen
0,2935
45
Fethiye
0,2295
45
Kavaklıdere
0,1461
1
Kuşadası
0
47
Karacahisar
0,4142
51
Söke
0,3242
46
Söke
0,2408
46
Muğla
0,1478
1
Koçarlı
0
48
Söke
0,4219
52
Turgut
0,3481
47
Göcek
0,2741
47
Kemerbarajı
0,1648
1
Germencik
0
49
Kemerbarajı
0,4235
53
Göcek
0,3486
48
Eşen
0,2773
48
Akçay
0,1676
1
Akçaova
0
50
Göcek
0,4247
54
Fethiye
0,3529
49
Kemerbarajı
0,2779
49
Söke
0,1692
2
Kayadere
0,0008
51
Fethiye
0,4532
55
Datça
0,3537
50
Turgut
0,3190
50
Beyobası
0,1806
3
Gökçay
0,0029
52
Yenice
0,4621
56
Kemerbarajı
0,3578
51
Muğla
0,3287
51
Göcek
0,1842
4
Kemerbarajı
0,0234
53
Karpuzlu
0,4636
57
Karacahisar
0,3583
52
Akçay
0,3352
52
Güneydağ
0,1977
5
Göcek
0,0659
54
Datça
0,4712
58
Çine
0,3611
53
Mumcular
0,3360
53
Turgut
0,2114
6
Söke
0,0717
55
Mumcular
0,4747
59
Mumcular
0,4149
54
Çine
0,3362
54
Mumcular
0,2219
7
Kavaklıdere
0,1012
56
Ula
0,4931
60
Yenice
0,4161
55
Beyobası
0,3415
55
Yenice
0,2454
8
Yenice
0,1023
57
Ağla
0,5288
61
Karpuzlu
0,4329
56
Ağla
0,3505
56
Eşen
0,2678
9
Çine
0,1136
57
Güneydağ
0,5288
62
Muğla
0,4522
56
Güneydağ
0,3505
57
Çine
0,2710
10
Aydın
0,1291
58
Yerkesik
0,5431
63
Ula
0,4778
57
Yenice
0,3537
58
Karacahisar
0,2775
11
Yerkesik
0,1496
59
Ören
0,5461
64
Akçay
0,4855
58
Ula
0,3920
59
Ula
0,2946
12
Ula
0,1908
60
Muğla
0,5521
65
Güneydağ
0,4868
59
Karpuzlu
0,4061
60
Yerkesik
0,3122
13
Eşen
0,2027
61
Akçay
0,5563
66
Yerkesik
0,4919
60
Yerkesik
0,4123
61
Karpuzlu
0,3581
14
Karacahisar
0,2408
62
Selimiye
0,6174
67
Ören
0,5289
61
Ören
0,4965
62
Selimiye
0,4103
15
Selimiye
0,2427
63
Aydın
0,6815
68
Selimiye
0,5796
62
Selimiye
0,5084
63
Ören
0,4205
16
Karpuzlu
0,2975
63
Çine
0,6815
69
Aydın
0,6405
63
Aydın
0,5670
64
Aydın
0,4840
17
Ören
0,3296
Çizelge 19’a göre, en iyi etkinliğe α=0,00 düzeyinde Karaçam, Sarıçay, Karacasu;
α=0,25 düzeyinde Karaçam, Sarıçay, Bağyaka, α=0,50 düzeyinde Karaçam, Bayır, Sarıçay,
Nazilli ve Bağyaka; α=0,75 düzeyinde Bağyaka, Nazilli, Sarıçay, Üzümlü, Karaçam, Bayır ve
α=1,00 düzeyinde ise Akçay, Yapraktepe, Seki, Kemer, Dalaman, Ortaca, Çaldere, Bahtiyar,
63
Menteşe, Bellibol, Namnam, Şenyayla, Muratlar, Yılanlı, Göktepe, Çakmak, Boyalı, Yatağan,
Turgut, Menteşeçayı, Bağyaka, Yenipazar, Sarıcaova, Nazilli, Kuyucak, Karıncalıdağ,
Karacasu, Bozdoğan, Karabörtlen, Yeşilyurt, Yaraş, Muğla, Gökova, Mumcular, Sarıçay,
Milas, Bodrum, Marmaris, Hisarönü, Datça, Çetibeli, Bayır, Sultaniye, Köyceğiz, Karaçam,
Beyobası, Akköprü, Ağla, Güneydağ, Fethiye, Üzümlü, Kuşadası, Koçarlı, Germencik,
Akçaova Orman İşletme Şefliği sahiptir. α=0,00 düzeyinde Çine Orman İşletme Şefliği,
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde Aydın Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde ise
Ören Orman İşletme Şefliği en düşük etkinlik düzeyinde bulunmaktadır.
4.4. Ege Bölgesi’ndeki 164 Orman İşletme Şefliğinin Etkinlik Düzeyine Yönelik
Bulgular
Daha öncede ifade edildiği gibi, Ege Bölgesi’ndeki 164 orman işletme şefliğinin
değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_Ege) Çizelge
12 ve Çizelge 13’de verilmiştir. Model_Ege, BVZA Modülü ile çözümlenmiş ve beş α
düzeyinde hesaplanan alt ve üst sınır etkinlik değerleri Çizelge 20’de sunulmuştur.
Çizelge 20. Model_Ege’ye Göre Orman İşletme Şefliklerinin Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerleri
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB1
Acıpayam
Acıpayam
KB2
Acıpayam
KB3
Acıpayam
KB4
KB No
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
0,7010
1
0,7253
1
0,7577
1
0,8044
1
0,9809
1
Alcı
0,6519
1
0,6689
1
0,7150
1
0,7988
1
0,9121 0,9690
Bozdağ
0,8084
1
0,8532
1
0,8900
1
0,9285
1
0,9922
1
Acıpayam
Elmaözü
0,7090
1
0,7599
1
0,8104
1
0,8630
1
0,9697
1
KB5
Acıpayam
Kelekçi
0,5771 0,8073 0,6161 0,8130 0,6721 0,8299 0,7798 0,8891 0,8861 0,9138
KB6
Acıpayam
Yatağan
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB7
Acıpayam
Yazır
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB8
Çal
Baklan
0,6021 0,9763 0,6402 0,9231 0,6894 0,8950 0,7633 0,8838 0,8572 0,8705
KB9
Çal
Çal
0,4251 0,9015 0,4640 0,6177 0,5016 0,5821 0,5464 0,5952 0,5930 0,6102
KB10
Çal
Çardak
0,8990
KB11
Çal
Çivril
0,4212 0,7787 0,4705 0,7932 0,5696 0,8151 0,6888 0,8504 0,8680 0,9012
KB12
Çal
İnceler
0,8365
KB13
Çameli
Boyalı
0,7082 0,8536 0,7460 0,8835 0,7853 0,9142 0,8413 0,9641 0,9133
1
KB14
Çameli
Çameli
0,5924 0,8805 0,6512 0,9486 0,7276
1
0,8494
1
0,9804
1
KB15
Çameli
Değne
0,8106
1
0,8606
1
0,8813
1
0,9194
1
1
1
KB16
Çameli
Göldağı
0,9465
1
0,9558
1
0,9589
1
0,9647
1
1
1
KB17
Denizli
Buldan
0,4447 0,6714 0,4746 0,6872 0,5367 0,7059 0,6102 0,7442 0,7371 0,7901
KB18
Denizli
Denizli
0,4447
1
0,9278
1
0,5367
1
0,6102
1
0,9914
KB19
Denizli
Güney
0,8399
1
0,8766
1
0,9077
1
0,9330
1
1
1
KB20
Denizli
Honaz
0,8756
1
0,8964
1
0,9026
1
0,9127
1
0,9898
1
KB21
Denizli
Kaklık
0,6881
1
0,7398
1
0,7988
1
0,8797
1
0,9898
1
KB22
Denizli
Kocabaş
0,9650
1
0,9730
1
0,9789
1
0,9866
1
1
1
KB23
Denizli
Pamukkale
0,6433
1
0,6882
1
0,7465
1
0,8255
1
0,9374
1
KB24
Denizli
Sarayköy
0,7556 0,8097 0,7998 0,8734 0,8431 0,9238 0,8952 0,9662 0,9898
1
1
1
0,9132
0,8673
64
1
1
0,9296
0,9068
1
1
0,9518
0,9376
1
1
1
1
1
1
1
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB25
Eskere
KB26
Eskere
KB27
KB No
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Çiçekli
0,8717
1
0,8731
1
0,8744
1
0,9350
1
1
1
Eskere
0,9527
1
0,9567
1
0,9577
1
0,9602
1
1
1
Eskere
Eşenler
0,9018
1
0,9095
1
0,9221
1
0,9618
1
1
1
KB28
Eskere
Karacaören
0,7788
1
0,9078
1
0,8784
1
0,8495
1
0,9977
1
KB29
Eskere
Yelkencidağ
0,5120
1
0,5784
1
0,8784
1
0,8495
1
1
1
KB30
Tavas
Kale
0,6895
1
0,7333
1
0,7817
1
0,8408
1
0,9431
1
KB31
Tavas
Konak
0,9535
1
0,9676
1
0,9767
1
0,9878
1
1
1
KB32
Tavas
Köprübaşı
0,8912
1
0,9163
1
0,8990
1
0,9052
1
1
1
KB33
Tavas
Tavas
0,8065
1
0,8536
1
0,8854
1
0,9229
1
0,9900
1
KB34
Tavas
Yenidere
0,9968
1
0,9988
1
0,9992
1
0,9996
1
1
1
KB35
Uşak
Banaz
0,6719
1
0,7916
1
0,8889
1
0,9563
1
1
1
KB36
Uşak
Çamsu
0,7515
1
0,8437
1
0,9121
1
0,9604
1
1
1
KB37
Uşak
Çatak
0,6741
1
0,7786
1
0,8610
1
0,9297
1
1
1
KB38
Uşak
Eşme
0,7613
1
0,8178
1
0,8780
1
0,9405
1
1
1
KB39
Uşak
Sivaslı
0,5937
1
0,6490
1
0,7188
1
0,8265
1
1
1
KB40
Uşak
Uşak
0,4753 0,7665 0,5062 0,7969 0,5374 0,8260 0,6493 0,8478 0,8582 0,8687
KB41
Uşak
Ulubey
0,5919 0,8538 0,6081 0,7852 0,6350 0,7467 0,6618 0,7263 0,6920 0,7098
KB42
Uşak
Güre
0,5307
1
0,6592
1
0,8168
1
0,9259
1
1
1
KB43
Bayındır
Bayındır
0,8855
1
0,8960
1
0,9016
1
0,9299
1
0,9970
1
KB44
Bayındır
Kiraz
0,5312
1
0,5981
1
0,6946
1
0,8226
1
1
1
KB45
Bayındır
Ovacık
0,8640
1
0,9367
1
0,9229
1
0,9634
1
1
1
KB46
Bayındır
Ödemiş
0,4732 0,7560 0,5423 0,7640 0,6206 0,8081 0,7209 0,8718 0,8872 0,9203
KB47
Bayındır
Selçuk
0,7411
1
0,7605
1
0,7928
1
0,8134
1
0,9695
1
KB48
Bayındır
Tire
0,9092
1
0,9282
1
0,9467
1
0,9644
1
1
1
KB49
Bayındır
Torbalı
0,6024 0,8200 0,6366 0,8162 0,6745 0,8026 0,7102
1
KB50
Bayındır
Beydağ
0,7815
1
0,6366
1
0,8562
1
0,9069
1
1
1
KB51
Bayındır
Gölcük
0,8442
1
0,8611
1
0,8786
1
0,8990
1
0,9995
1
KB52
Bergama
Bergama
0,8315
1
0,8439
1
0,8600
1
0,8806
1
1
1
KB53
Bergama
Dikili
0,7321
1
0,8439
1
0,8600
1
0,8640
1
1
1
KB54
Bergama
Göçbeyli
0,9283
1
0,9369
1
0,9495
1
0,9517
1
0,9970
1
KB55
Bergama
Kınık
0,8149
1
0,8426
1
0,8739
1
0,9111
1
1
1
KB56
Bergama
Kozak
0,8447
1
0,8447
1
0,8604
1
0,9082
1
1
1
KB57
Bergama
Y.Şakran
0,5222 0,9834 0,6037
1
0,7426
1
0,8979
1
1
1
KB58
Bergama
Madra
0,7008
1
0,7426
1
0,8441
1
0,9777
1
KB59
Demirci
Başalan
0,6342 0,8915 0,6574 0,9769 0,7618
1
0,8616
1
0,9991
1
KB60
Demirci
Borlu
0,6146
1
0,6821
1
0,7651
1
0,8579
1
0,9774
1
KB61
Demirci
Demirci
0,5849
1
0,6140
1
0,7054 0,9809 0,8657 0,9976 0,9950
1
KB62
Demirci
Kula
0,6031
1
0,6874
1
0,7876
1
0,8829
1
1
1
KB63
Demirci
Selendi
0,6377
1
0,7373
1
0,8209
1
0,9087
1
1
1
KB64
Gördes
Gördes
0,3918 0,6360 0,4663 0,6775 0,5586 0,7312 0,6858 0,8015 0,8323 0,8741
KB65
Gördes
Gökseki
0,7093
0,8142
1
0,9805
1
KB66
Gördes
Güneşli
0,5240 0,7517 0,5580 0,8568 0,6090 0,9300 0,7036
1
0,9733
1
KB67
Gördes
Şahinkaya
0,4745 0,6631 0,5235 0,6751 0,5845 0,7042 0,6506 0,7370 0,7481 0,7741
KB68
İzmir
Gaziemir
0,5392
1
0,5935
1
0,6508
1
0,7562
1
0,8440 0,9683
KB69
İzmir
İzmir
0,7285
1
0,7533
1
0,7904
1
0,8662
1
0,9954
1
KB70
İzmir
Karabel
0,8548
1
0,8632
1
0,8703
1
0,8814
1
0,9075
1
KB71
İzmir
Kemalpaşa
0,7705
1
0,7954
1
0,8267
1
0,8717
1
0,9951
1
KB72
İzmir
Menemen
0,4252
1
0,5380
1
0,8267
1
0,8185
1
1
1
KB73
İzmir
Bornova
0,8445
1
0,8665
1
0,8939
1
0,9502
1
1
1
1
1
0,7470
0,7266
65
1
0,7417
1
0,7874 0,7928
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB74
İzmir
KB75
İzmir
KB76
KB No
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Gümüldür
0,6415
1
0,6846
1
0,7691
1
0,8559
1
1
1
Seferihisar
0,8434
1
0,8714
1
0,9027
1
0,9361
1
1
1
İzmir
Urla
0,7582
1
0,7925
1
0,8347
1
0,8883
1
1
1
KB77
İzmir
Armutlu
0,6837
1
0,7346
1
0,7925
1
0,8681
1
1
1
KB78
İzmir
Karaburun
0,8865
1
0,9827
1
0,9213
1
0,9551
1
1
1
KB79
Manisa
Alaşehir
0,4374
1
0,4847 0,9996 0,5515 0,9577 0,6344 0,9023 0,8020
KB80
Manisa
Manisa
0,4374 0,9946 0,4285 0,9680 0,5282 0,9422 0,6425 0,8928 0,7928 0,8200
KB81
Manisa
Turgutlu
0,4389 0,7273 0,4947 0,7635 0,5683 0,7964 0,6862 0,8251 0,7928 0,8432
KB82
Manisa
Sarıgöl
0,5757
0,6420
1
0,7248
1
0,8315
1
1
1
KB83
Manisa
Yuntdağı
0,5627 0,9335 0,6532
1
0,7660
1
0,8590
1
0,9865
1
KB84
Manisa
Salihli
0,5906
1
0,6532
1
0,7792
1
0,8802
1
1
1
KB85
Manisa
Saruhanlı
0,5906
1
0,6906
1
0,7878
1
0,8861
1
1
1
KB86
Akhisar
Akhisar
0,5462 0,8810 0,6161 0,8864 0,7878 0,9059 0,8135 0,9535 0,9590 0,9879
KB87
Akhisar
Gölmarmara
0,5140 0,8736 0,5751 0,9850 0,6508
1
0,7905
1
0,9819
KB88
Akhisar
Göktepe
0,6214
1
0,7350
1
0,8203
1
0,8925
1
1
1
KB89
Akhisar
Kırkağaç
0,5502
1
0,5928
1
1
1
0,8925
1
0,9901
1
KB90
Akhisar
Soma
0,5196
1
0,6117
1
0,6976
1
0,8275
1
1
1
KB91
Akhisar
Zeytinliova
0,5014 0,8783 0,5421 0,8791 0,5901 0,8750 0,6598 0,8521 0,7766 0,8177
KB92
Akhisar
Başlamış
0,5401
1
0,6013
1
0,6705
1
0,7796
1
1
KB93
Akhisar
Kavakalan
0,6495
1
0,7531
1
0,8331
1
0,9053
1
1
1
KB94
Aydın
Akçaova
0,7464
1
0,7788
1
0,8090
1
0,8439
1
0,9849
1
KB95
Aydın
Aydın
0,3484 0,9461 0,3783 0,9470 0,4398 0,9182 0,5290 0,8406 0,7241 0,7365
KB96
Aydın
Çine
0,7035 0,7856 0,5966 0,7937 0,6645 0,8023 0,7210 0,8325 0,8338 0,8663
KB97
Aydın
Karpuzlu
0,4750 0,8143 0,5212 0,7810 0,6645 0,7672 0,6453 0,7585 0,7195 0,7445
KB98
Aydın
Germencik
0,6842
1
0,7107
1
0,7500
1
0,8213
1
0,9560
KB99
Aydın
Koçarlı
0,6398
1
0,7107
1
0,7500
1
0,8696
1
1
KB100 Aydın
Söke
0,6398
1
0,5342 0,9045 0,6455 0,9187 0,7849 0,9638 0,9329
1
KB101 Aydın
Kuşadası
0,6173
1
0,6546
1
0,7353
1
0,8305
1
0,9870
1
KB102 Fethiye
Üzümlü
0,8000
1
0,8749
1
0,7353
1
0,9460
1
1
1
KB103 Fethiye
Eşen
0,5195
1
0,5639
1
0,6129
1
0,7196
1
0,9595
1
KB104 Fethiye
Fethiye
0,3970 0,7505 0,4717 0,7671 0,5654 0,7867 0,6913 0,8160 0,8381 0,8900
KB105 Fethiye
Göcek
0,5326 0,6827 0,5516 0,7245 0,6321 0,7908 0,7291 0,8450 0,8550 0,8630
KB106 Fethiye
Güneydağ
0,7207
1
0,7528
1
0,8053
1
0,8736
1
1
1
KB107 Köyceğiz
Ağla
0,7207
1
0,9984
1
0,8148
1
0,8901
1
1
1
KB108 Köyceğiz
Akköprü
0,7454
1
0,9984
1
0,8166
1
0,9006
1
1
1
KB109 Köyceğiz
Beyobası
0,7196
1
0,7596
1
1
1
0,9006
1
1
1
KB110 Köyceğiz
Karaçam
0,8750
1
0,9234
1
0,9476
1
0,9571
1
0,9854
1
KB111 Köyceğiz
Köyceğiz
0,8343
1
0,8513
1
0,8726
1
0,9091
1
1
1
KB112 Köyceğiz
Sultaniye
0,7941
1
0,8441
1
0,9013
1
0,9346
1
1
1
KB113 Marmaris
Bayır
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB114 Marmaris
Çetibeli
0,8191
1
0,8648
1
0,9037
1
0,9357
1
1
1
KB115 Marmaris
Datça
0,4944
1
0,5174
1
0,6039
1
0,7299
1
0,9875
1
KB116 Marmaris
Hisarönü
0,8098
1
0,8482
1
0,8825
1
0,9217
1
1
1
KB117 Marmaris
Marmaris
0,9580
1
0,9694
1
0,9799
1
0,9904
1
1
1
KB118 Milas
Bodrum
0,9412
1
0,9552
1
0,9697
1
0,9846
1
1
1
KB119 Milas
Karacahisar
0,5267 0,7448 0,5517 0,7723 0,5787 0,7644 0,6174 0,7381 0,6807 0,7237
KB120 Milas
Kayadere
0,4909 0,7393 0,5517 0,6730 0,5641 0,6461 0,5916 0,6579 0,6653 0,6713
KB121 Milas
Milas
0,6392
KB122 Milas
Ören
0,4292 0,7894 0,4075 0,7233 0,4300 0,6747 0,4911 0,6312 0,5756 0,6012
1
1
0,6955
66
1
0,7872
1
0,8630
1
0,9556
1
1
1
1
1
1
KB No
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
1
0,9339
1
0,9590
1
1
1
KB123 Milas
Sarıçay
0,9067
1
0,9153
KB124 Milas
Selimiye
0,3440
1
0,4034 0,9471 0,5108 0,9206 0,6544 0,9272 0,8584 0,9413
KB125 Milas
Mumcular
0,5518
1
0,6092
1
0,6839
1
0,7877
1
1
1
KB126 Muğla
Gökova
0,9123
1
0,9123
1
0,6839
1
0,9238
1
1
1
KB127 Muğla
Muğla
0,5530
1
0,6191
1
0,7214
1
0,8419
1
1
1
KB128 Muğla
Ula
0,4511 0,9402 0,4995 0,8488 0,5590 0,8343 0,6351 0,8130 0,7174 0,8030
KB129 Muğla
Yaraş
0,8527
KB130 Muğla
Yerkesik
0,4177 0,7308 0,4711 0,7421 0,5378 0,7526 0,6191 0,7675 0,7394 0,7816
KB131 Muğla
Yeşilyurt
0,7312 0,8662 0,7521 0,8399 0,7757 0,7526 0,8099 0,8743 0,8634 0,9025
KB132 Muğla
Karabörtlen
0,6948
0,8761
1
1
1
KB133 Nazilli
Bozdoğan
0,7168 0,8498 0,7998 0,9187 0,8650 0,9612 0,9402
1
0,9822
1
KB134 Nazilli
Karacasu
0,9209
1
0,9594
1
0,9607
1
0,9743
1
1
1
KB135 Nazilli
Karıncalıdağ
0,6767
1
0,7295
1
0,8003
1
0,8585
1
0,9969
1
KB136 Nazilli
Kemerbarajı
0,4777 0,8622 0,5604 0,8787 0,6612 0,8869 0,8585 0,8881 0,8520 0,8881
KB137 Nazilli
Kuyucak
0,5282 0,7630 0,6399 0,8237 0,6867 0,8970 0,8449
1
0,9487
1
KB138 Nazilli
Nazilli
0,9366
1
0,9366
1
0,9584
1
0,9628
1
1
1
KB139 Nazilli
Sarıcaova
0,7612
1
0,7875
1
0,8334
1
0,9628
1
1
1
KB140 Nazilli
Yenice
0,5460 0,7979 0,6037 0,8378 0,6816 0,8961 0,7871 0,9532 0,9335 0,9960
KB141 Nazilli
Yenipazar
0,8336
0,9110
1
1
1
KB142
KB143
KB144
KB145
KB146
KB147
KB148
Bağyaka
Menteşeçayı
Turgut
Yatağan
Boyalı
Çakmak
Göktepe
0,9025
1
0,9043
1
0,9062
1
0,9154
0,6910
1
0,7537
1
0,8266
1
0,8879
0,6298
1
0,6536 0,9604 0,6944 0,9761 0,7805
0,6298 0,9655 0,8781
1
0,9499
1
0,9710
0,8355
1
0,8781
1
0,9499
1
0,9710
0,9995
1
0,9996
1
0,9997
1
1
0,7790
1
0,8160
1
0,8527
1
0,8898
1
1
1
1
1
1
1
0,9769
0,9748
0,9834
0,9996
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
KB149 Yılanlı
Yılanlı
0,7790
1
0,8091
1
0,8479
1
0,9098
1
0,9890
1
KB150 Yılanlı
Muratlar
0,8611
1
0,8172
1
0,8272
1
0,8677
1
1
1
KB151 Yılanlı
Şenyayla
0,7550
1
0,7866
1
0,8651
1
0,8677
1
0,9738
1
KB152 Yılanlı
Namnam
1
Yatağan
Yatağan
Yatağan
Yatağan
Yılanlı
Yılanlı
Yılanlı
1
1
1
0,8710
0,7475
0,8583
1
1
1
0,8785
0,8102
0,8558
1
1
1
0,9214
1
1
1
0,8661
1
0,8762
1
0,8877
1
0,9028
1
0,9549
KB153 Kavaklıdere Bellibol
0,9174
1
0,9300
1
0,9300
1
0,9300
1
1
1
KB154 Kavaklıdere Gökçay
0,7876
1
0,8202
1
0,8680
1
0,9285
1
0,9798
1
KB155 Kavaklıdere Kavaklıdere
0,6499 0,8585 0,6832 0,8589 0,7343 0,8968 0,8022 0,9333 0,8558 0,9310
KB156 Kavaklıdere Menteşe
0,8244
1
0,8292
1
0,8474
1
0,9004
1
0,9873
1
KB157 Dalaman
Bahtiyar
0,7400
1
0,7525
1
0,7802
1
0,8362
1
0,9785
1
KB158 Dalaman
Çaldere
0,6316 0,8756 0,7192 0,9636 0,8888
1
0,9260
1
1
1
KB159 Dalaman
Ortaca
0,7746
1
0,8878
1
0,9059
1
0,9155
1
1
1
KB160 Dalaman
Dalaman
0,7179
1
0,7836
1
0,8113
1
0,8726
1
0,9692
1
KB161 Kemer
Kemer
0,9023
1
0,9297
1
0,9543
1
0,9771
1
1
1
KB162 Kemer
Seki
0,8628
1
0,8859
1
0,9103
1
0,9360
1
1
1
KB163 Kemer
Yapraktepe
0,5575
1
0,6371
1
0,7498
1
0,8505
1
0,9742
1
KB164 Kemer
Akçay
0,5159
1
0,6082
1
0,7191
1
0,8318
1
0,9915
1
Çizelge 20’ye göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından 164 orman işletme
şefliğinden α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde 3’ü (Yatağan (Acıpayam), Yazır, Bayır), α=0,50
düzeyinde 5’i (Bayır, Beyobası, Kırkağaç, Yatağan (Acıpayam), Yazır), α=0,75 düzeyinde 4’ü
(Bayır, Çakmak, Yatağan (Acıpayam), Yazır) etkindir. Buna karşılık, α=1 düzeyinde orman
67
işletme şefliklerinin 78’i etkin, 86’sı etkin değildir. Etkin olan bu orman işletme şeflikleri aynı
zamanda en büyük alt sınır erkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini α=0,00 düzeyinde 0,3440 ile Selimiye, α=0,25
düzeyinde 0,3783 ile Aydın, diğer üç α düzeyinde ise sırasıyla 0,4300; 0,4911; 0,5756 ile
Ören Orman İşletme Şefliği almıştır. İkinci ve üçüncü sırada ise α=0,00 düzeyinde Aydın
(0,3484) ve Gördes (0,3918), α=0,25 düzeyinde Selimiye (0,4034) ve Ören (0,4075), α=0,50
ve α=0,75 düzeyinde Aydın (0,4398; 0,5290) ve Çal (0,5016; 0,5464), α=1 düzeyinde ise Çal
(0,5930) ve Kayadere (0,6653) Orman İşletme Şefliği yer almıştır.
Çizelge 20’ye göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak da aşağıdaki bulgular
elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Akhisar (0,8810), Aydın (0,9461), Baklan (0,9763), Başalan
(0,8915), Boyalı (Çameli; 0,8536), Bozdoğan (0,8498), Buldan (0,6714), Çal (0,9015),
Çaldere (0,8756), Çameli (0,8805), Çine (0,7856), Çivril (0,7787), Fethiye (0,7505), Göcek
(0,6827), Gölmarmara (0,8736), Gördes (0,6360), Güneşli (0,7517), Karacahisar (0,7448),
Karpuzlu (0,8143), Kavaklıdere (0,8585), Kayadere (0,7393), Kelekçi (0,8073), Kemerbarajı
(0,8622), Kuyucak (0,7630), Manisa (0,9946), Ödemiş (0,7560), Ören (0,7894), Sarayköy
(0,8097), Şahinkaya (0,6631), Torbalı (0,8200), Turgutlu (0,7273), Ula (0,9402), Ulubey
(0,8538), Uşak (0,7665), Y.Şakran (0,9834), Yatağan (Yatağan; 0,9655), Yenice (0,7979),
Yerkesik (0,7308), Yeşilyurt (0,8662), Yuntdağı (0,9335) ve Zeytinliova (0,8783) olmak üzere
41 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,25 düzeyinde, Akhisar (0,8864), Alaşehir (0,9996), Aydın (0,9470), Baklan
(0,9231), Başalan (0,9769), Boyalı (Çameli; 0,8835), Bozdoğan (0,9187), Buldan (0,6872),
Çal (0,6177), Çaldere (0,9636), Çameli (0,9486), Çine (0,7937), Çivril (0,7932), Fethiye
(0,7671), Göcek (0,7245), Gölmarmara (0,9850), Gördes (0,6775), Güneşli (0,8568),
Karacahisar (0,7723), Karpuzlu (0,7810), Kavaklıdere (0,8589), Kayadere (0,6730), Kelekçi
(0,8130), Kemerbarajı (0,8787), Kuyucak (0,8237), Manisa (0,9680), Ödemiş (0,7640), Ören
(0,7233), Sarayköy (0,8734), Selimiye (0,9471), Söke (0,9045), Şahinkaya (0,6751), Torbalı
(0,8162), Turgut (0,9604), Turgutlu (0,7635), Ula (0,8488), Ulubey (0,7852), Uşak (0,7969),
Yenice (0,8378), Yerkesik (0,7421), Yeşilyurt (0,8399) ve Zeytinliova (0,8791) olmak üzere
(0,8950), Boyalı (Çameli; 0,9142), Bozdoğan (0,9612), Buldan (0,7059), Çal (0,5821), Çine
(0,8023), Çivril (0,8151), Demirci (0,9809), Fethiye (0,7867), Göcek (0,7908), Gördes
(0,7312), Güneşli (0,9300), Karacahisar (0,7644), Karpuzlu (0,7672), Kavaklıdere (0,8968),
Kayadere (0,6461), Kelekçi (0,8299), Kemerbarajı (0,8869), Kuyucak (0,8970), Manisa
(0,9422), Ödemiş (0,8081), Ören (0,6747), Sarayköy (0,9238), Selimiye (0,9206), Söke
68
(0,9187), Şahinkaya (0,7042), Torbalı (0,8026), Turgut (0,9761), Turgutlu (0,7964), Ula
(0,8343), Ulubey (0,7467), Uşak (0,8260), Yenice (0,8961), Yerkesik (0,7526), Yeşilyurt
(0,7526) ve Zeytinliova (0,8750) olmak üzere 39 orman işletme şefliği etkin değildir.
(0,8838), Boyalı (Çameli; 0,9641), Buldan (0,7442), Çal (0,5952), Çine (0,8325), Çivril
(0,8504), Demirci (0,9976), Fethiye (0,8160), Göcek (0,8450), Gördes (0,8015), Karacahisar
(0,7381), Karpuzlu (0,7585), Kavaklıdere (0,9333), Kayadere (0,6579), Kelekçi (0,8891),
Kemerbarajı (0,8881), Manisa (0,8928), Ödemiş (0,8718), Ören (0,6312), Sarayköy (0,9662),
Selimiye (0,9272), Söke (0,9638), Şahinkaya (0,7370), Turgutlu (0,8251), Ula (0,8130),
Ulubey (0,7263), Uşak (0,8478), Yenice (0,9532), Yerkesik (0,7675), Yeşilyurt (0,8743) ve
Zeytinliova (0,8521) olmak üzere 34 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=1,00 düzeyinde, Akhisar (0,9879), Alcı (0,9690), Aydın (0,7365), Baklan (0,8705),
Buldan (0,7901), Çal (0,6102), Çine (0,8663), Çivril (0,9012), Fethiye (0,8900), Gaziemir
(0,9683), Göcek (0,8630), Gördes (0,8741), Karacahisar (0,7237), Karpuzlu (0,7445),
Kavaklıdere (0,9310), Kayadere (0,6713), Kelekçi (0,9138), Kemerbarajı (0,8881), Manisa
(0,8200), Ödemiş (0,9203), Ören (0,6012), Selimiye (0,9413), Şahinkaya (0,7741), Torbalı
(0,7928), Turgutlu (0,8432), Ula (0,8030), Ulubey (0,7098), Uşak (0,8687), Yenice (0,9960),
Yerkesik (0,7816), Yeşilyurt (0,9025) ve Zeytinliova (0,8177) olmak üzere 32 orman işletme
Çizelge 20’ye dikkat edilirse, alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından beş α
düzeyinde de etkin olmayan 28 orman işletme şefliğinin bulunduğu görülür. Bunlar; Çal
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Baklan, Çal ve Çivril Orman İşletme Şefliği, Aydın Orman
İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Aydın, Çine ve Karpuzlu Orman İşletme Şefliği, Milas Orman
İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Karacahisar, Kayadere ve Ören Orman İşletme Şefliği, Muğla
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Ula, Yerkesik ve Yeşilyurt Orman İşletme Şefliği, Uşak
Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Uşak ve Ulubey Orman İşletme Şefliği, Gördes Orman
İşletme Müdürlüğü’ne Gördes ve Şahinkaya Orman İşletme Şefliği, Manisa Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Manisa ve Turgutlu Orman İşletme Şefliği, Akhisar Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Akhisar ve Zeytinliova Orman İşletme Şefliği, Fethiye Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Fethiye ve Göcek Orman İşletme Şefliği, Nazilli Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Kemerbarajı ve Yenice Orman İşletme Şefliği, Acıpayam Orman İşletme
Müdürlüğü’ne bağlı Kelekçi Orman İşletme Şefliği, Denizli Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı
Buldan Orman İşletme Şefliği, Bayındır Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Ödemiş Orman
İşletme Şefliği, Kavaklıdere Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Kavaklıdere Orman İşletme
Şefliği’dir.
69
Model_Ege’nin Çizelge 20’de yer alan alt ve üst sınır etkinlik değerleri ile (2) nolu
iyiden en kötüye doğru Çizelge 21’de sıralanmıştır. Buna göre; α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde
161, α=0,50 düzeyinde 159, α=0,75 düzeyinde 160 ve α=1,00 düzeyinde ise 86 orman
işletme şefliğinde etkinlik kaybı oluşmuştur.
Çizelge 21’e göre, en iyi etkinliğe α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde Yatağan (Acıpayam),
Yazır ve Bayır; α=0,50 düzeyinde Yatağan (Acıpayam), Yazır, Kırkağaç, Beyobası, Bayır,
α=0,75 düzeyinde Yatağan (Acıpayam), Yazır, Bayır, Çakmak, α=1,00 düzeyinde ise Ağla,
Akköprü, Armutlu, Banaz, Başlamış, Bayır, Bellibol, Bergama, Beydağ, Beyobası, Bodrum,
Bornova, Boyalı (Yılanlı), Çakmak, Çaldere, Çamsu, Çardak, Çatak, Çetibeli, Çiçekli, Değne,
Dikili, Eskere, Eşenler, Eşme, Gökova, Göktepe (Akhisar), Göktepe (Yılanlı), Göldağı,
Gümüldür, Güney, Güneydağ, Güre, Hisarönü, İnceler, Karabörtlen, Karaburun, Karacasu,
Kavakalan, Kemer, Kınık, Kiraz, Kocabaş, Koçarlı, Konak, Kozak, Köprübaşı, Köyceğiz,
Kula, Marmaris, Menemen, Muğla, Mumcular, Muratlar, Nazilli, Ortaca, Ovacık, Salihli,
Sarıcaova, Sarıçay, Sarıgöl, Saruhanlı, Seferihisar, Seki, Selendi, Sivaslı, Soma, Sultaniye,
Tire, Urla, Üzümlü, Y.Şakran, Yaraş, Yatağan (Acıpayam), Yazır, Yelkencidağ, Yenidere,
Yenipazar Orman İşletme Şefliği sahiptir. α=0,00 düzeyinde Selimiye Orman İşletme Şefliği,
α=0,25 düzeyinde Aydın Orman İşletme Şefliği, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde ise
Ören Orman İşletme Şefliği en düşük etkinlik düzeyinde bulunmaktadır.
Çizelge 21. Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına Göre Ege Bölgesi’ndeki Orman İşletme
Şefliklerinin En İyiden En Düşük Etkinliğe Doğru Sıralaması
Sno
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,25
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,50
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,75
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
1
Bayır
0
1
Bayır
0
1
Bayır
0
1
Çakmak
0
1
Seki
1
Yazır
0
1
Yazır
0
1
Beyobası
0
1
Yazır
0
1
Kemer
0
0
1
Yatağan(A)
0
1
Yatağan(A)
0
1
Kırkağaç
0
1
Yatağan(A)
0
1
Ortaca
0
2
Çakmak
0,0005
2
Çakmak
0,0004
1
Yazır
0
1
Bayır
3
Yenidere
0,0032
3
Yenidere
0,0012
1
Yatağan(A)
0
2
Yenidere
4
Kocabaş
0,0350
4
Akköprü
0,0016
2
Çakmak
0,0003
3
5
Marmaris
0,0420
4
Ağla
0,0016
3
Yenidere
0,0008
4
6
Konak
0,0465
5
Karaburun
0,0173
4
Marmaris
0,0201
7
Eskere
0,0473
6
Kocabaş
0,0270
5
Kocabaş
8
Göldağı
0,0535
7
Marmaris
0,0306
6
Konak
9
Bodrum
0,0588
8
Konak
0,0324
7
Bodrum
10
Nazilli
0,0634
9
Karacasu
0,0406
8
11
Göçbeyli
0,0717
10
Eskere
0,0433
9
12
Karacasu
0,0791
11
Göldağı
0,0442
13
Bellibol
0,0826
12
Bodrum
0,0448
0
1
Çaldere
0
0,0004
1
Bellibol
0
Marmaris
0,0096
1
Muratlar
0
Konak
0,0122
1
Göktepe
0
5
Kocabaş
0,0134
1
Çakmak
0
0,0211
6
Bodrum
0,0154
1
Boyalı (Y)
0
0,0233
7
Kemer
0,0229
1
Yenipazar
0
0,0303
8
Karacasu
0,0257
1
Sarıcaova
0
Karacasu
0,0393
9
Boyalı (Y)
0,0290
1
Nazilli
0
Göldağı
0,0411
9
Yatağan(Y)
0,0290
1
Karacasu
0
10
Nazilli
0,0416
10
Göldağı
0,0353
1
Karabörtlen
0
11
Eskere
0,0423
11
Tire
0,0356
1
Yaraş
0
70
Sno
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,25
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,50
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,75
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
14
Gökova
0,0877
13
Göçbeyli
0,0631
12
Kemer
0,0457
12
Ovacık
0,0366
1
Muğla
0
15
Tire
0,0908
14
Ovacık
0,0633
13
Boyalı (Y)
0,0501
13
Sarıcaova
0,0372
1
Gökova
0
16
Sarıçay
0,0933
15
Nazilli
0,0634
13
Yatağan(Y)
0,0501
13
Nazilli
0,0372
1
Mumcular
0
17
Bağyaka
0,0975
16
Bellibol
0,0700
14
Göçbeyli
0,0505
14
Eşenler
0,0382
1
Sarıçay
0
18
Kemer
0,0977
17
Kemer
0,0703
15
Karaçam
0,0524
15
Çamsu
0,0396
1
Bodrum
0
19
Eşenler
0,0982
18
Tire
0,0718
16
Tire
0,0533
16
Eskere
0,0398
1
Marmaris
0
20
Çardak
0,1010
19
Denizli
0,0722
17
Sarıçay
0,0661
17
Sarıçay
0,0410
1
Hisarönü
0
21
Köprübaşı
0,1088
20
Karaçam
0,0766
18
Bellibol
0,0700
18
Karaçam
0,0429
1
Çetibeli
0
22
Karaburun
0,1135
21
Köprübaşı
0,0837
19
Çardak
0,0704
19
Banaz
0,0437
1
Bayır
0
23
Bayındır
0,1145
22
Sarıçay
0,0847
20
Ovacık
0,0771
20
Karaburun
0,0449
1
Sultaniye
0
24
Honaz
0,1244
23
Çardak
0,0868
21
Eşenler
0,0779
21
Çardak
0,0482
1
Köyceğiz
0
25
Karaçam
0,1250
24
Gökova
0,0877
22
Karaburun
0,0787
22
Göçbeyli
0,0483
1
Beyobası
0
26
Çiçekli
0,1283
25
Eşenler
0,0905
23
Çamsu
0,0879
23
Bornova
0,0498
1
Akköprü
0
27
Namnam
0,1339
26
Karacaören
0,0922
24
Seki
0,0897
24
Üzümlü
0,0540
1
Ağla
0
28
Ovacık
0,1360
27
Bağyaka
0,0957
25
Güney
0,0923
25
Eşme
0,0595
1
Güneydağ
0
29
Seki
0,1372
28
Honaz
0,1036
26
İnceler
0,0932
26
Bozdoğan
0,0598
1
Üzümlü
0
30
Muratlar
0,1389
29
Bayındır
0,1040
27
Bağyaka
0,0938
27
İnceler
0,0624
1
Koçarlı
0
31
Karabel
0,1452
30
Ortaca
0,1122
28
Ortaca
0,0941
28
Seferihisar
0,0639
1
Kavakalan
0
32
Yaraş
0,1473
31
Seki
0,1141
29
Çetibeli
0,0963
29
Seki
0,0640
1
Başlamış
0
33
Kozak
0,1553
32
Boyalı (Y)
0,1219
30
Seferihisar
0,0973
30
Çetibeli
0,0643
1
Soma
0
34
Bornova
0,1555
32
Yatağan(Y)
0,1219
31
Honaz
0,0974
31
Çiçekli
0,0650
1
Göktepe
0
35
Gölcük
0,1558
33
Güney
0,1234
32
Bayındır
0,0984
32
Sultaniye
0,0654
1
Saruhanlı
0
36
Seferihisar
0,1566
34
Namnam
0,1238
33
Sultaniye
0,0987
33
Güney
0,0670
1
Salihli
0
37
Güney
0,1601
35
Üzümlü
0,1251
34
Köprübaşı
0,1010
34
Bellibol
0,0700
1
Sarıgöl
0
38
İnceler
0,1635
36
Çiçekli
0,1269
35
Bornova
0,1061
35
Bayındır
0,0701
1
Karaburun
0
39
Boyalı (Y)
0,1645
37
Seferihisar
0,1286
36
Bozdağ
0,1100
36
Çatak
0,0703
1
Armutlu
0
40
Köyceğiz
0,1657
38
Yaraş
0,1290
37
Banaz
0,1111
37
Bozdağ
0,0715
1
Urla
0
41
Yenipazar
0,1664
39
İnceler
0,1327
38
Çaldere
0,1112
37
Gökçay
0,0715
1
Seferihisar
0
42
Bergama
0,1685
40
Bornova
0,1335
39
Namnam
0,1123
38
Çaldere
0,0740
1
Gümüldür
0
43
Menteşe
0,1756
41
Çetibeli
0,1352
40
Tavas
0,1146
39
Güre
0,0741
1
Bornova
0
44
Çetibeli
0,1809
42
Karabel
0,1368
41
Hisarönü
0,1175
40
Gökova
0,0762
1
Menemen
0
45
Kınık
0,1851
43
Gölcük
0,1389
42
Değne
0,1187
41
Tavas
0,0771
1
Selendi
0
46
Değne
0,1894
44
Değne
0,1394
43
Gölcük
0,1214
42
Hisarönü
0,0783
1
Kula
0
47
Hisarönü
0,1902
45
Yenipazar
0,1417
44
Yaraş
0,1215
43
Yaraş
0,0786
1
Y.Şakran
0
48
Bozdağ
0,1916
46
Tavas
0,1464
45
Yelkencidağ
0,1216
44
Değne
0,0806
1
Kozak
0
49
Tavas
0,1935
47
Bozdağ
0,1468
45
Karacaören
0,1216
45
Ortaca
0,0845
1
Kınık
0
50
Üzümlü
0,2000
48
Köyceğiz
0,1487
46
Eşme
0,1220
46
Bağyaka
0,0846
1
Dikili
0
51
Sultaniye
0,2059
49
Hisarönü
0,1518
47
Çiçekli
0,1256
47
Honaz
0,0873
1
Bergama
0
52
Gökçay
0,2124
50
Kozak
0,1553
48
Kınık
0,1261
48
Kınık
0,0889
1
Beydağ
0
53
Beydağ
0,2185
51
Sultaniye
0,1559
49
Köyceğiz
0,1274
49
Yenipazar
0,0890
1
Tire
0
54
Yılanlı
0,2210
52
Dikili
0,1561
50
Karabel
0,1297
50
Yılanlı
0,0902
1
Ovacık
0
54
Göktepe
0,2210
52
Bergama
0,1561
51
Gökçay
0,1320
51
Köyceğiz
0,0909
1
Kiraz
0
55
Karacaören
0,2212
53
Çamsu
0,1563
52
Şenyayla
0,1349
52
Selendi
0,0913
1
Güre
0
56
Ortaca
0,2254
54
Kınık
0,1574
53
Bozdoğan
0,1350
53
Kozak
0,0918
1
Sivaslı
0
57
Kemalpaşa
0,2295
55
Menteşe
0,1708
54
Çatak
0,1390
54
Beydağ
0,0931
1
Eşme
0
58
Eşme
0,2387
56
Gökçay
0,1798
55
Kozak
0,1396
55
Kavakalan
0,0947
1
Çatak
0
59
Sarıcaova
0,2388
57
Eşme
0,1822
56
Dikili
0,1400
56
Köprübaşı
0,0948
1
Çamsu
0
60
Urla
0,2418
58
Muratlar
0,1828
56
Bergama
0,1400
57
Namnam
0,0972
1
Banaz
0
61
Sarayköy
0,2444
59
Göktepe
0,1840
57
Beydağ
0,1438
58
Beyobası
0,0994
1
Yenidere
0
62
Şenyayla
0,2450
60
Yılanlı
0,1909
58
Yenipazar
0,1442
58
Akköprü
0,0994
1
Köprübaşı
0
71
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
63
Çamsu
0,2485
61
64
Akçaova
0,2536
61
65
Akköprü
0,2546
66
Selçuk
67
Bahtiyar
68
Dikili
69
70
α=0,25
İşletme
Şefliği
α=0,50
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
α=0,75
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
59
Göktepe
0,1473
60
Yılanlı
0,1521
59
Menteşe
0,0996
1
Konak
60
Gölcük
0,1010
1
Yelkencidağ
0,2046
61
Menteşe
0
0,1526
61
Y.Şakran
0,1021
1
Eşenler
0
Urla
0,2075
62
Banaz
0,2084
63
Sarayköy
0,1569
62
Sarayköy
0,1048
1
Eskere
0
Urla
0,1653
63
Kırkağaç
0,1075
1
Çiçekli
65
Sarıcaova
0,2125
0
64
Sarıcaova
0,1666
63
Göktepe
0,1075
1
Kocabaş
0
0,2688
66
Şenyayla
0,2715
67
Dalaman
0,2134
65
Kavakalan
0,1669
64
Ağla
0,1099
1
Güney
0
0,2164
66
Muratlar
0,1728
65
Göktepe
0,1102
1
Göldağı
0
0,2793
68
Akçaova
0,2793
69
Çatak
0,2212
67
Menemen
0,1733
66
Urla
0,1117
1
Değne
0
0,2214
67
Kemalpaşa
0,1733
67
Menteşeçayı
0,1121
1
İnceler
Beyobası
0,2804
70
0
Selçuk
0,2395
68
Menteşeçayı
0,1734
68
Saruhanlı
0,1139
1
Çardak
74
Dalaman
0,2821
0
71
Elmaözü
0,2401
69
Selendi
0,1791
69
Kula
0,1171
1
Yazır
0
75
Bozdoğan
76
Gökseki
0,2832
72
Beyobası
0,2404
70
Göktepe
0,1797
70
Karabel
0,1186
1
Yatağan(A)
0
0,2907
73
Menteşeçayı
0,2463
71
Güre
0,1832
71
Bergama
0,1194
2
Yatağan(Y)
0,0004
77
Elmaözü
78
Boyalı (Ç)
0,2910
74
İzmir
0,2467
72
Akköprü
0,1834
72
Salihli
0,1198
3
Gölcük
0,0005
0,2918
75
Kavakalan
0,2469
73
Ağla
0,1852
73
Kaklık
0,1203
4
Başalan
0,0009
79
80
Çine
0,2965
76
Güneydağ
0,2472
74
Dalaman
0,1887
74
Karabörtlen
0,1239
5
Karacaören
0,0023
Acıpayam
0,2990
77
Bahtiyar
0,2475
75
Elmaözü
0,1896
75
Güneydağ
0,1264
5
Bayındır
0,0030
81
Madra
0,2992
78
Yeşilyurt
0,2479
76
Karabörtlen
0,1898
76
Dalaman
0,1274
6
Göçbeyli
0,0030
82
Karabörtlen
0,3052
79
Karabörtlen
0,2525
77
Akçaova
0,1910
77
Kemalpaşa
0,1283
7
Karıncalıdağ
0,0031
83
Menteşeçayı
0,3090
80
Madra
0,2530
78
Güneydağ
0,1947
78
Koçarlı
0,1304
8
İzmir
0,0046
84
Kale
0,3105
81
Boyalı (Ç)
0,2540
79
Karıncalıdağ
0,1997
79
Armutlu
0,1319
9
Kemalpaşa
0,0049
85
Kaklık
0,3119
82
Kaklık
0,2602
80
Kaklık
0,2012
80
Şenyayla
0,1323
10
Demirci
0,0050
86
Germencik
0,3158
83
Selendi
0,2627
81
Selçuk
0,2072
80
Muratlar
0,1323
11
Bozdağ
0,0078
87
Armutlu
0,3163
84
Göktepe
0,2650
82
Armutlu
0,2075
81
İzmir
0,1338
12
Akçay
0,0085
88
Karıncalıdağ
0,3233
85
Armutlu
0,2654
83
İzmir
0,2096
82
Demirci
0,1343
13
Denizli
0,0086
89
Çatak
0,3259
86
Kale
0,2667
84
Saruhanlı
0,2122
83
Dikili
0,1360
14
Kırkağaç
0,0099
90
Banaz
0,3281
87
Karıncalıdağ
0,2705
84
Akhisar
0,2122
84
Milas
0,1370
15
Tavas
0,0100
91
Alcı
0,3481
88
Gökseki
0,2734
85
Kula
0,2124
84
Elmaözü
0,1370
16
Kaklık
0,0102
92
Kavaklıdere
0,3501
89
Acıpayam
0,2747
86
Milas
0,2128
85
Başalan
0,1384
16
Honaz
0,0102
93
Kavakalan
0,3505
90
Çaldere
0,2808
87
Boyalı (Ç)
0,2147
86
Yuntdağı
0,1410
17
Sarayköy
0,0102
94
Pamukkale
0,3567
91
Koçarlı
0,2893
88
Kale
0,2183
87
Karıncalıdağ
0,1415
18
Yılanlı
0,0110
95
Gümüldür
0,3585
91
Germencik
0,2893
89
Bahtiyar
0,2198
87
Kemerbarajı
0,1415
19
Datça
0,0125
96
Söke
0,3602
92
Milas
0,3045
90
Salihli
0,2208
88
Borlu
0,1421
20
Menteşe
0,0127
96
Koçarlı
0,3602
93
Saruhanlı
0,3094
91
Yeşilyurt
0,2243
89
Gümüldür
0,1441
21
Kuşadası
0,0130
97
Milas
0,3608
94
Pamukkale
0,3118
92
Gümüldür
0,2309
90
Yapraktepe
0,1495
22
Yuntdağı
0,0135
98
Selendi
0,3623
95
Kula
0,3126
93
Yuntdağı
0,2340
91
Yelkencidağ
0,1505
23
Karaçam
0,0146
99
Başalan
0,3658
96
Gümüldür
0,3154
94
Borlu
0,2349
91
Karacaören
0,1505
24
Akçaova
0,0151
100
Çaldere
0,3684
97
Kavaklıdere
0,3168
95
Başalan
0,2382
92
Çameli
0,1506
25
Turgut
0,0166
101
Turgut
0,3702
98
Borlu
0,3179
96
Acıpayam
0,2423
93
Kuyucak
0,1551
26
Bozdoğan
0,0178
101
Yatağan(Y)
0,3702
99
Alcı
0,3311
97
Koçarlı
0,2500
94
Madra
0,1559
27
Gölmarmara
0,0181
102
Göktepe
0,3786
100
Güre
0,3408
97
Germencik
0,2500
95
Akçaova
0,1561
28
Acıpayam
0,0191
103
Kuşadası
0,3827
101
Başalan
0,3426
98
Yapraktepe
0,2502
96
Muğla
0,1581
29
Gökseki
0,0195
104
Borlu
0,3854
102
Kuşadası
0,3454
99
Pamukkale
0,2535
97
Boyalı (Ç)
0,1587
30
Çameli
0,0196
105
Kula
0,3969
103
Turgut
0,3464
100
Madra
0,2574
98
Kale
0,1592
31
Gökçay
0,0202
106
Torbalı
0,3976
104
Salihli
0,3468
100
Y.Şakran
0,2574
99
Bahtiyar
0,1638
32
Bahtiyar
0,0215
107
Baklan
0,3979
104
Yuntdağı
0,3468
101
Gökseki
0,2583
100
Akçay
0,1682
33
Madra
0,0223
108
Sivaslı
0,4063
105
Çameli
0,3488
102
Üzümlü
0,2647
101
Sarıgöl
0,1685
34
Borlu
0,0226
109
Çameli
0,4076
106
Sivaslı
0,3510
102
Kuşadası
0,2647
102
Kuşadası
0,1695
35
Bağyaka
0,0231
Etk.
Kaybı
Sno
Bozdoğan
0,2002
Sarayköy
0,2002
62
Kemalpaşa
0,2589
63
0,2600
64
0,2679
Yeşilyurt
İzmir
71
Ağla
72
Güneydağ
73
Sno
72
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
0
α=0,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
110
Ulubey
0,4081
107
111
Saruhanlı
0,4094
108
111
Salihli
0,4094
112
Demirci
0,4151
113
Kelekçi
114
α=0,25
İşletme
Şefliği
α=0,75
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
103
Soma
0,1725
36
Menteşeçayı
0,0252
104
Sivaslı
0,1735
37
Yapraktepe
0,0258
0,2752
105
Pamukkale
0,1745
38
Şenyayla
0,0262
0,2786
106
Kiraz
0,1774
39
Güneşli
0,0267
0,2809
107
Germencik
0,1787
40
Elmaözü
0,0303
Sivaslı
0,2812
108
Menemen
0,1815
41
Selçuk
0,0305
109
Alcı
0,2850
109
Gökseki
0,1858
42
Dalaman
0,0308
110
Demirci
0,2946
110
Akhisar
0,1865
43
Eşen
0,0405
0,3839
111
Soma
0,3024
111
Selçuk
0,1866
44
Akhisar
0,0410
0,3860
112
Kiraz
0,3054
112
Yeşilyurt
0,1901
44
Germencik
0,0440
Soma
0,3883
113
Turgut
0,3056
113
Acıpayam
0,1956
45
Milas
0,0444
116
Mumcular
0,3908
114
Baklan
0,3106
114
Kavaklıdere
0,1978
46
Namnam
0,0451
0,4540
117
Akçay
0,3918
115
Kuyucak
0,3133
115
Alcı
0,2012
47
Kuyucak
0,0513
0,4599
118
Ulubey
0,3919
116
Gökova
0,3161
116
Gölmarmara
0,2095
48
Kale
0,0569
Gaziemir
0,4608
119
Yenice
0,3963
116
Mumcular
0,3161
117
Mumcular
0,2123
49
Pamukkale
0,0626
Göcek
0,4674
119
Y.Şakran
0,3963
117
Yenice
0,3184
118
Yenice
0,2129
50
Yenice
0,0665
Kiraz
0,4688
120
Başlamış
0,3987
118
Torbalı
0,3255
119
Söke
0,2151
51
Söke
0,0671
Güre
0,4693
121
Kiraz
0,4019
119
Kelekçi
0,3279
120
Turgut
0,2195
52
Boyalı (Ç)
0,0867
127
Kuyucak
0,4718
122
Çine
0,4034
120
Başlamış
0,3295
121
Kelekçi
0,2202
53
Alcı
0,0879
128
Karacahisar
0,4733
123
Gaziemir
0,4065
121
Çine
0,3355
122
Başlamış
0,2204
54
Karabel
0,0925
129
Güneşli
0,4760
124
Kırkağaç
0,4072
121
Karpuzlu
0,3355
123
Baklan
0,2367
55
Ödemiş
0,1128
130
Y.Şakran
0,4778
125
Yelkencidağ
0,4216
122
Kemerbarajı
0,3388
124
Gaziemir
0,2438
56
Kelekçi
0,1139
131
Soma
0,4804
126
Gölmarmara
0,4249
123
Gölmarmara
0,3492
125
Datça
0,2701
57
Çivril
0,1320
132
Eşen
0,4805
127
Eşen
0,4361
123
Gaziemir
0,3492
126
Göcek
0,2709
58
Yeşilyurt
0,1366
133
Akçay
0,4841
128
Kemerbarajı
0,4396
124
Söke
0,3545
127
Çine
0,2790
59
Selimiye
0,1416
134
Gölmarmara
0,4860
129
Güneşli
0,4420
125
Ulubey
0,3650
128
Ödemiş
0,2791
60
Uşak
0,1418
134
Yelkencidağ
0,4880
130
Karacahisar
0,4483
126
Göcek
0,3679
129
Eşen
0,2804
61
Baklan
0,1428
135
Zeytinliova
0,4986
130
Kayadere
0,4483
127
Ödemiş
0,3794
130
Torbalı
0,2898
62
Kavaklıdere
0,1442
136
Datça
0,5056
131
Göcek
0,4484
128
Eşen
0,3871
131
Güneşli
0,2964
63
Göcek
0,1450
137
Kayadere
0,5091
132
Ödemiş
0,4577
129
Güneşli
0,3910
132
Fethiye
0,3087
64
Kemerbarajı
0,1480
138
Kemerbarajı
0,5223
133
Zeytinliova
0,4579
130
Datça
0,3961
133
Çivril
0,3112
65
Gaziemir
0,1560
139
Uşak
0,5247
134
Menemen
0,4620
131
Zeytinliova
0,4099
134
Turgutlu
0,3138
66
Fethiye
0,1619
140
Karpuzlu
0,5250
135
Söke
0,4658
132
Şahinkaya
0,4155
135
Gördes
0,3142
67
Çine
0,1662
141
Şahinkaya
0,5255
136
Şahinkaya
0,4765
133
Karacahisar
0,4213
136
Ulubey
0,3382
68
Gördes
0,1677
142
Ödemiş
0,5268
137
Karpuzlu
0,4788
134
Çivril
0,4304
137
Zeytinliova
0,3402
69
Alaşehir
0,1980
143
Ula
0,5489
138
Datça
0,4826
135
Turgutlu
0,4317
138
Selimiye
0,3456
70
Turgutlu
0,2072
144
Denizli
0,5553
139
Uşak
0,4938
136
Fethiye
0,4346
139
Şahinkaya
0,3494
71
Manisa
0,2072
144
Buldan
0,5553
140
Ula
0,5005
137
Kayadere
0,4359
140
Uşak
0,3507
72
Torbalı
0,2126
145
Turgutlu
0,5611
141
Turgutlu
0,5053
138
Ula
0,4410
141
Karpuzlu
0,3547
73
Zeytinliova
0,2234
146
Alaşehir
0,5626
142
Alaşehir
0,5153
139
Gördes
0,4414
142
Manisa
0,3575
74
Şahinkaya
0,2519
146
Manisa
0,5626
143
Buldan
0,5254
140
Alaşehir
0,4485
143
Ula
0,3649
75
Yerkesik
0,2606
147
Ören
0,5708
144
Fethiye
0,5283
141
Yerkesik
0,4622
144
Alaşehir
0,3656
76
Buldan
0,2629
148
Menemen
0,5748
145
Yerkesik
0,5289
142
Uşak
0,4626
145
Yerkesik
0,3809
77
Aydın
0,2759
149
Çal
0,5749
146
Çivril
0,5295
143
Denizli
0,4633
146
Karacahisar
0,3826
78
Karpuzlu
0,2805
150
Çivril
0,5788
147
Gördes
0,5337
143
Buldan
0,4633
147
Denizli
0,3898
79
Ula
0,2826
151
Yerkesik
0,5823
148
Çal
0,5360
144
Manisa
0,4718
147
Buldan
0,3898
80
Ulubey
0,3080
152
Fethiye
0,6030
149
Manisa
0,5715
145
Selimiye
0,4892
148
Kayadere
0,4084
81
Karacahisar
0,3193
153
Gördes
0,6082
150
Ören
0,5925
146
Çal
0,4984
149
Çal
0,4536
82
Kayadere
0,3347
154
Aydın
0,6516
151
Selimiye
0,5966
147
Aydın
0,5602
150
Aydın
0,4710
83
Çal
0,4070
155
Selimiye
0,6560
152
Aydın
0,6217
148
Ören
0,5700
151
Ören
0,5089
84
Ören
0,4244
Etk.
Kaybı
Sno
Sarıgöl
0,3580
103
Baklan
0,3598
104
109
Kuyucak
0,3601
105
110
Yapraktepe
0,3629
106
0,4229
111
Beydağ
0,3634
Sarıgöl
0,4243
111
Torbalı
115
Yuntdağı
0,4373
112
116
Yapraktepe
0,4425
113
117
Muğla
0,4470
118
Mumcular
0,4482
119
Kırkağaç
120
α=0,50
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
Sno
Kavaklıdere
0,2657
Çameli
0,2724
Sarıgöl
Muğla
107
Akçay
0,3634
108
Muğla
0,3809
Kelekçi
0,3839
113
Akhisar
114
Demirci
0,4498
115
Akhisar
0,4538
121
Yenice
122
Başlamış
123
124
125
126
Sno
73
α=1,00
İşletme
Şefliği
Etk.
Kaybı
4.5. Bulguların Orman İşletme Müdürlükleri Bazında Değerlendirilmesi
4.5.1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulguların Değerlendirilmesi
Çizelge 14, Çizelge 15, Çizelge 20 ve Çizelge 21’de Model_Denizli ile Model_Ege’ye
yönelik bulgular, ayrı ayrı sunulmuştur. Bu başlıkta ise, orman işletme şefliklerinin her iki
modelin çözümünden elde edilen bulguları, orman işletme müdürlükleri kapsamında
karşılaştırılmıştır.
Acıpayam Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Acıpayam Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Model_Denizli ile Model_Ege’de elde edilen alt ve üst sınır etkinliğine yönelik bulguları ile
etkinlik kaybı değerleri Çizelge 22’de sunulmuştur.
Çizelge 22. Model_Denizli ile Model_Ege’nin Acıpayam Orman İşletme Müdürlüğü
Kapsamındaki Orman İşletme Şefliklerine Yönelik Bulguları
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
Ege
α=0,25
Denizli
Acıpayam
Alcı
Bozdağ
Elmaözü
Kelekçi
Yatağan
Yazır
1
1
1
1
0,9077
1
1
1
1
1
1
0,8073
1
1
1
1
1
1
0,9502
1
1
Acıpayam
Alcı
Bozdağ
Elmaözü
Kelekçi
Yatağan
Yazır
0,9939
0,6519
0,6832
0,7382
0,5985
0,7512
0,8370
0,7010
0,6519
0,8084
0,7090
0,5771
1
1
0,9954
0,6635
0,7450
0,7561
0,6572
0,7573
0,8677
Acıpayam
Alcı
Bozdağ
Elmaözü
Kelekçi
Yatağan
Yazır
0,0061
0,3481
0,3168
0,2618
0,4015
0,2488
0,1630
0,2990
0,3481
0,1916
0,2910
0,4229
0
0
0,0046
0,3365
0,2550
0,2439
0,3428
0,2427
0,1323
Ege
α=0,50
Denizli
Ege
Üst Sınır Etkinlik Değerleri
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8130
1
0,8299
1
1
1
1
1
1
Alt Sınır Etkinlik Değerleri
0,7253 0,9969
0,7577
0,6689 0,7016
0,7150
0,8532 0,8135
0,8900
0,7599 0,7877
0,8104
0,6161 0,7388
0,6721
1
0,7876
1
1
0,9090
1
Etkinlik Kaybı Değerleri
0,2747
0,0031
0,2423
0,3311
0,2984
0,2850
0,1468
0,1865
0,1100
0,2401
0,2123
0,1896
0,3839
0,2612
0,3279
0
0,2124
0
0
0,0910
0
α=0,75
Denizli
1
1
1
1
1
1
1
0,9985
0,7731
0,8962
0,8397
0,8273
0,8384
0,9530
0,0015
0,2269
0,1038
0,1603
0,1727
0,1616
0,0470
Ege
1
1
1
1
0,8891
1
1
0,8044
0,7988
0,9285
0,8630
0,7798
1
1
0,1956
0,2012
0,0715
0,1370
0,2202
0
0
α=1,00
Denizli
Ege
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9690
1
1
0,9138
1
1
1
0,9081
0,9955
0,9447
0,9882
1
1
0
0,0919
0,0045
0,0553
0,0118
0
0
0,9809
0,9121
0,9922
0,9697
0,8861
1
1
0,0191
0,0879
0,0078
0,0303
0,1139
0
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Acıpayam, Bozdağ, Elmaözü, Yatağan ve Yazır
Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de
74
etkindir. Bununla birlikte, Kelekçi Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de,
etkin değilken, Model_Denizli’de α=0,50; α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkin, α=0,00 ve
α=0,25 düzeyinde etkin değildir. Yine, Alcı Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde, sadece
Model_Ege’de etkin olmayıp, diğer α düzeyinde her iki modelde de etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Alcı, Bozdağ, Elmaözü ve Kelekçi Orman İşletme
Şefliği beş α düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir.
Bununla birlikte, Yatağan ve Yazır Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de,
etkin iken, Model_Denizli’de, sadece α=1 düzeyinde etkindir. Acıpayam Orman İşletme
Şefliği Model_Denizli’de, sadece α=1 düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de etkin değildir.
İki modelin beş α düzeyine yönelik bulgularında Alcı, Bozdağ, Elmaözü ve Kelekçi
Orman İşletme Şefliği’nde etkinlik kayıpları bulunmaktadır. Bununla birlikte, Model_Ege’nin
Yatağan ve Yazır Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, beş α düzeyinde de, etkinlik
kaybı oluşmazken, Model_Denizli’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı oluşmamış,
diğer α düzeyinde ise etkinlik kaybı oluşmuştur. Acıpayam Orman İşletme Şefliği’ne yönelik
bulgularda, Model_Denizli’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı oluşmazken,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı oluşmuştur.
Çal Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Çal Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin Model_Denizli
ile Model_Ege’de elde edilen alt ve üst sınır etkinliğine yönelik bulguları ile etkinlik kaybı
değerleri Çizelge 23’de sunulmuştur.
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, sadece İnceler Orman İşletme Şefliği beş α
düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir. Bununla birlikte, Baklan
ve Çal Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’ye yönelik bulgularda beş α düzeyinde de, etkin
değilken, Model_Denizli’de etkindir. Çardak Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α
düzeyinde de etkin iken, Model_Denizli’de, sadece α=0,75 ile α=1,00 düzeyinde etkindir.
Çivril Orman İşletme Şefliği ise Model_Ege’de beş α düzeyinde etkin değilken,
Model_Denizli’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Çal Orman İşletme Şefliği, hem Model_Denizli, hem
de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir. Baklan, Çardak, Çivril ve İnceler Orman
İşletme Şefliği α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde, hem Model_Denizli ve hem de
Model_Ege’de etkin değildir. Çardak Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde her iki
modelde etkindir. Baklan ve Çivril Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde Model_Denizli’de
etkin iken, Model_Ege’de etkin değildir. Yine İnceler Orman İşletme Şefliği, α=1,00
düzeyinde Model_Ege’de etkin iken, Model_Denizli’de etkin değildir.
75
Çizelge 23. Model_Denizli ile Model_Ege’nin Çal Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman İşletme Şefliklerine Yönelik Bulguları
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
α=0,25
Ege
Denizli
α=0,50
Ege
Denizli
α=0,75
Ege
α=1,00
Denizli
Ege
Denizli
Ege
Baklan
1
0,9763
1
0,9231
1
0,8950
1
0,8838
1
0,8705
Çal
1
0,9015
1
0,6177
1
0,5821
1
0,5952
1
0,6102
Çardak
0,9516
1
0,9260
1
0,9516
1
1
1
1
1
Çivril
0,7932
0,7504
0,8151
0,9128
0,8504
1
0,9012
1
1
1
1
0,6793
0,7787
0,6671
İnceler
1
1
1
Baklan
0,6358
0,6021
0,6784
0,6402
0,7389
0,6894
0,8323
0,7633
1
0,8572
Çal
0,5190
0,4251
0,5775
0,4640
0,6387
0,5016
0,8323
0,5464
0,8322
0,5930
Çardak
0,6137
0,8990
0,6614
0,9132
0,7343
0,9296
0,8555
0,9518
1
1
Çivril
0,3557
0,4212
0,3850
0,4705
0,4676
0,5696
0,7254
0,6888
1
0,8680
İnceler
0,6971
0,8365
0,7240
0,8673
0,7545
0,9068
0,8134
0,9376
0,9620
1
Baklan
0,3642
0,3979
0,3216
0,3598
0,2611
0,3106
0,1677
0,2367
0
0,1428
Çal
0,4810
0,5749
0,4225
0,5360
0,3613
0,4984
0,1677
0,4536
0,1678
0,4070
Çardak
0,3863
0,1010
0,3386
0,0868
0,2657
0,0704
0,1445
0,0482
0
0
Çivril
0,6443
0,5788
0,6150
0,5295
0,5324
0,4304
0,2746
0,3112
0
0,1320
İnceler
0,3029
0,1635
0,2760
0,1327
0,2455
0,0932
0,1866
0,0624
0,0380
0
1
1
1
Çal Orman İşletme Müdürlüğü’ndeki orman işletme şeflikleri, Model_Denizli ve
Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında, etkinlik
kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde Model_Denizli’de, Baklan, Çardak ve Çivril Orman
İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de ise Çardak ve İnceler Orman İşletme Şefliği’nde etkinlik
kaybı bulunmamaktadır.
Çameli Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Çameli
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Göldağı Orman İşletme Şefliği, hem Model_Denizli
hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de, etkindir. Değne Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Denizli’de, sadece α=0,00; α=0,75 ve
α=1,00 düzeyinde etkindir. Çameli Orman İşletme Şefliği, Model_Denizli’de beş α düzeyinde
de etkin iken, Model_Ege’de, sadece α=0,50, α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkindir. Boyalı
76
Orman İşletme Şefliği, Model_Denizli’de sadece α=0,00 düzeyinde etkin değilken,
Model_Ege’de ise sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Çizelge
24.
Model_Denizli
ile
Model_Ege’nin
Çameli
İşletme
Orman
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
α=0,25
Ege
Denizli
α=0,50
Ege
Denizli
α=0,75
Ege
Denizli
α=1,00
Ege
Denizli
Ege
1
1
Boyalı
0,9957
0,8536
1
0,8835
1
0,8805
1
0,9486
1
Çameli
1
Değne
1
1
Göldağı
1
1
0,9965
1
1
0,9142
0,9968
1
1
1
0,9641
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9133
1
0,9804
Boyalı
0,7305
0,7082
0,7659
0,7460
0,8225
0,7853
0,9040
0,8413
Çameli
0,6505
0,5924
0,7769
0,6512
0,8553
0,7276
0,9243
0,8494
Değne
0,6714
0,8106
0,6733
0,8606
0,6899
0,8813
0,7777
0,9194
Göldağı
0,8238
0,9465
0,8311
0,9558
0,8420
0,9589
0,9034
0,9647
1
1
0,9396
1
Boyalı
0,2695
0,2918
0,2341
0,2540
0,1775
0,2147
0,0960
0,1587
0
0,0867
Çameli
0,3495
0,4076
0,2231
0,3488
0,1447
0,2724
0,0757
0,1506
0
0,0196
Değne
0,3286
0,1894
0,3267
0,1394
0,3101
0,1187
0,2223
0,0806
Göldağı
0,1762
0,0535
0,1689
0,0442
0,1580
0,0411
0,0966
0,0353
0,0604
0
0
0
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Boyalı, Çameli, Değne ve Göldağı Orman İşletme
Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde hem Model_Denizli ve hem de
Model_Ege’de etkin değildir. Boyalı ve Çameli Orman İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde
Model_Denizli’de etkin iken, Model_Ege’de etkin değildir. Yine Değne Orman İşletme Şefliği,
α=1,00 düzeyinde Model_Ege’de etkin iken, Model_Denizli’de etkin değildir. Gölgağı Orman
İşletme Şefliği, α=1,00 düzeyinde hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir.
Çameli Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinin hem Model_Denizli
ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında
etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde, Model_Denizli’de Boyalı, Çameli ve Göldağı;
Model_Ege’de
ise
Değne
ve
Göldağı
Orman
İşletme
Şefliği’nde
etkinlik
kaybı
bulunmamaktadır.
Denizli Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Denizli
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
77
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Güney, Honaz, Kaklık, Kocabaş, Pamukkale Orman
İşletme Şefliği beş α düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir.
Denizli
Orman
İşletme
Şefliği,
Model_Ege’de
beş
α
düzeyinde
de
etkin
iken,
Model_Denizli’de, sadece α=0,00 düzeyinde etkindir. Buldan Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde de hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Sarayköy Orman
İşletme Şefliği, Model_Denizli’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Ege’de, sadece
α=1,00 düzeyinde etkindir.
Çizelge
25.
Model_Denizli
ile
Model_Ege’nin
Denizli
İşletme
Orman
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
α=0,25
Ege
Denizli
α=0,50
Ege
Denizli
α=0,75
Ege
Denizli
α=1,00
Ege
Denizli
Ege
Buldan
0,9373
0,6714
0,9699
0,7901
0,8114
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Honaz
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kaklık
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kocabaş
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Pamukkale
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8735
0,9238
1
0,9734
1
0,8734
0,8238
0,7442
Güney
0,8534
1
0,9879
1
0,8097
0,8709
0,7059
1
0,8346
1
0,9879
Denizli
Sarayköy
0,9559
0,6872
0,8954
0,9662
0,9109
1
Buldan
0,7436
0,4447
0,7857
0,4746
0,8239
0,5367
0,8618
0,6102
0,8977
0,7371
Denizli
0,4748
0,4447
0,5074
0,9278
0,5487
0,5367
0,6106
0,6102
0,6998
0,9914
Güney
0,7471
0,8399
0,7744
0,8766
0,8094
0,9077
0,8827
0,9330
1
1
Honaz
0,9001
0,8756
0,9002
0,8964
0,9003
0,9026
0,9084
0,9127
0,9829
0,9898
Kaklık
0,7360
0,6881
0,7380
0,7398
0,7406
0,7988
0,7485
0,8797
0,7857
0,9898
Kocabaş
0,9883
0,9650
0,9883
0,9730
0,9922
0,9789
0,9964
0,9866
Pamukkale 0,6804
0,6433
0,7028
0,6882
0,7311
0,7465
0,7766
0,8255
0,8297
0,9374
Sarayköy
0,7556
0,6935
0,7998
0,7308
0,8431
0,7811
0,8952
0,8383
0,9898
0,6875
1
1
Buldan
0,2564
0,5553
0,2143
0,5254
0,1761
0,4633
0,1382
0,3898
0,1023
0,2629
Denizli
0,5252
0,5553
0,4926
0,0722
0,4513
0,4633
0,3894
0,3898
0,3002
0,0086
Güney
0,2529
0,1601
0,2256
0,1234
0,1906
0,0923
0,1173
0,0670
Honaz
0,0999
0,1244
0,0998
0,1036
0,0997
0,0974
0,0916
0,0873
0,0171
0,0102
Kaklık
0,2640
0,3119
0,2620
0,2602
0,2594
0,2012
0,2515
0,1203
0,2143
0,0102
Kocabaş
0,0117
0,0350
0,0117
0,0270
0,0078
0,0211
0,0036
0,0134
Pamukkale 0,3196
0,3567
0,2972
0,3118
0,2689
0,2535
0,2234
0,1745
0,1703
0,0626
Sarayköy
0,2444
0,3065
0,2002
0,2692
0,1569
0,2189
0,1048
0,1617
0,0102
0,3125
0
0
0
0
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Buldan, Denizli, Honaz, Kaklık, Pamukkale ve
Sarayköy Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Denizli ve hem de
78
Model_Ege’de etkin değildir. Güney ve Kocabaş Orman İşletme Şefliği, hem Model_Denizli
ve hem de Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Buldan, Denizli, Honaz, Kaklık, Pamukkale ve Sarayköy Orman İşletme Şefliği’nin beş
α düzeyine yönelik bulgularında, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı
bulunmaktadır. Güney ve Kocabaş Orman İşletme Şefliği’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve
α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında ise hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de
etkinlik kaybı bulunmakla birlikte, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Eskere Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Eskere
İşletme
Orman
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
etkinlik kaybı değerleri Çizelge 26’da sunulmuştur.
Çizelge
26.
Model_Denizli
ile
Model_Ege’nin
Eskere
Orman
İşletme
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
α=0,25
Ege
Denizli
α=0,50
Ege
Denizli
α=0,75
Ege
α=1,00
Denizli
Ege
Denizli
Ege
Çiçekli
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Eskere
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Eşenler
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karacaören
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yelkencidağ
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çiçekli
0,7830
0,8717
0,7830
0,8731
0,7830
0,8744
0,8400
0,9350
1
1
Eskere
0,9672
0,9527
0,9723
0,9567
0,9787
0,9577
0,9915
0,9602
1
1
Eşenler
0,8438
0,9018
0,8602
0,9095
0,8896
0,9221
0,9468
0,9618
1
1
Karacaören
0,7899
0,7788
0,7906
0,9078
0,7916
0,8784
0,8652
0,8495
1
0,9977
Yelkencidağ 0,5745
0,5120
0,6175
0,5784
0,6749
0,8784
0,7769
0,8495
1
1
Çiçekli
0,2170
0,1283
0,2170
0,1269
0,2170
0,1256
0,1600
0,0650
0
0
Eskere
0,0328
0,0473
0,0277
0,0433
0,0213
0,0423
0,0085
0,0398
0
0
Eşenler
0,1562
0,0982
0,1398
0,0905
0,1104
0,0779
0,0532
0,0382
0
0
Karacaören
0,2101
0,2212
0,2094
0,0922
0,2084
0,1216
0,1348
0,1505
0
0,0023
Yelkencidağ 0,4255
0,4880
0,3825
0,4216
0,3251
0,1216
0,2231
0,1505
0
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Eskere Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki
orman işletme şeflikleri tamamı hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir. Alt
sınır etkinlik değerlerine göre, Eskere Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman
işletme şefliklerinin tamamı α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde, hem
79
Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. α=1,00 düzeyinde, Model_Denizli’de
bütün orman işletme şeflikleri etkin iken, Model_Ege’de ise sadece Karacaören Orman
İşletme Şefliği etkin değildir.
Eskere Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerine yönelik bulgularda,
hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde
etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde, Model_Denizli’de orman işletme şefliklerinin
tamamında, etkinlik kaybı bulunmazken, Model_Ege’de ise sadece Karacaören Orman
İşletme Şefliği’nde, etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Tavas Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Tavas
İşletme
Orman
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Çizelge 27. Model_Denizli ile Model_Ege’nin Tavas Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
α=0,25
α=0,50
Denizli
Ege
Denizli
Ege
Denizli
Kale
1
1
1
1
1
Konak
1
1
1
1
Köprübaşı
1
1
1
Tavas
1
1
Yenidere
1
1
α=0,75
Ege
α=1,00
Denizli
Ege
Denizli
Ege
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9794
1
1
1
Kale
0,7288
0,6895
0,7528
0,7333
0,7996
0,7817
0,8905
0,8408
Konak
0,9936
0,9431
0,8733
0,9535
0,9011
0,9676
0,9327
0,9767
0,9661
0,9878
1
1
Köprübaşı 0,8666
0,8912
0,8778
0,9163
0,8890
0,8990
0,9186
0,9052
1
1
Tavas
0,7961
0,8065
0,7994
0,8536
0,8076
0,8854
0,8302
0,9229
0,8958
0,9900
Yenidere
0,7222
0,9968
0,7577
0,9988
0,7961
0,9992
0,8512
0,9996
0,9590
1
0,0064
0,0569
Kale
0,2712
0,3105
0,2472
0,2667
0,2004
0,2183
0,1095
0,1592
Konak
0,1267
0,0465
0,0989
0,0324
0,0673
0,0233
0,0339
0,0122
0
0
Köprübaşı 0,1334
0,1088
0,1222
0,0837
0,1110
0,1010
0,0814
0,0948
0
0
Tavas
0,2039
0,1935
0,2006
0,1464
0,1924
0,1146
0,1698
0,0771
0,1042
0,0100
Yenidere
0,2778
0,0032
0,2423
0,0012
0,2039
0,0008
0,1488
0,0004
0,0410
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Kale, Konak, Köprübaşı, Yenidere Orman İşletme
Şefliği beş α düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir. Tavas
80
Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Denizli’de,
sadece α=1,00 düzeyinde etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Tavas ve Kale Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde de, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Konak ve
Köprübaşı Orman İşletme Şefliği, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de, sadece
α=1,00 düzeyinde etkindir. Yenidere Orman İşletme Şefliği, Model_Denizli’de beş α
düzeyinde de, etkin değilken, Model_Ege’de, sadece α=1 düzeyinde etkindir.
Tavas Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinde, hem Model_Denizli
ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=75 düzeyine yönelik bulgularında
etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde ise Model_Denizli’de Konak ve Köprübaşı
Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de ise Konak, Köprübaşı ve Yenidere Orman İşletme
Şefliği’nde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Uşak Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Uşak
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Çamsu, Çatak, Sivaslı ve Güre Orman İşletme
Şefliği, beş α düzeyinde, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir. Uşak Orman
İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir.
Banaz
Orman
İşletme
Şefliği,
beş
α
düzeyinde
de,
Model_Ege’de
etkin
iken,
Model_Denizli’de, sadece α=0,00 düzeyinde etkin değildir. Ulubey Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Denizli’de, sadece α=0,00
düzeyinde etkindir. Eşme Orman İşletme Şefliği, Model_ Ege’de beş α düzeyinde de etkin
iken, Model_ Denizli’de etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Uşak ve Ulubey Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Banaz, Çamsu,
Çatak, Sivaslı ve Güre Orman İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde
hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir.
Eşme Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken,
Model_Denizli’de beş α düzeyinde de etkin değildir.
Uşak ve Ulubey Orman İşletme Şefliği’nin beş α düzeyine yönelik bulgularında, hem
Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı bulunmaktadır. Banaz, Çamsu, Çatak,
Sivaslı ve Güre Orman İşletme Şefliği’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine
yönelik bulgularda, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı bulunmakta
iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Eşme Orman İşletme Şefliği’ne
81
yönelik bulgularda, Model_Ege’de sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmazken,
Model_Denizli’de beş α düzeyinde de, etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Çizelge 28. Model_Denizli ile Model_Ege’nin Uşak Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Denizli
α=0,25
Ege
Denizli
α=0,50
Ege
Denizli
α=0,75
Ege
α=1,00
Denizli
Ege
Denizli
Ege
Banaz
0,9348
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çamsu
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çatak
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Eşme
0,4914
Sivaslı
Uşak
1
0,8156
Ulubey
1
Güre
1
1
1
0,5933
1
1
1
0,7404
1
1
1
0,8600
1
1
1
0,8465
1
1
1
0,7665
0,7927
0,7969
0,7606
0,8260
0,7206
0,8478
0,6836
0,8687
0,8538
0,9558
0,7852
0,8191
0,7467
0,8003
0,7263
0,8387
0,7098
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Banaz
0,7677
0,6719
0,8475
0,7916
0,8996
0,8889
0,9587
0,9563
1
1
Çamsu
0,5876
0,7515
0,6893
0,8437
0,8444
0,9121
0,9367
0,9604
1
1
Çatak
0,6873
0,6741
0,7340
0,7786
0,7859
0,8610
0,8882
0,9297
1
1
Eşme
0,2247
0,7613
0,2295
0,8178
0,2774
0,8780
0,4878
0,9405
Sivaslı
0,4064
0,5937
0,4363
0,6490
0,5197
0,7188
0,6535
0,8265
0,8107
1
1
1
Uşak
0,4754
0,4753
0,4897
0,5062
0,5077
0,5374
0,5354
0,6493
0,6336
0,8582
Ulubey
0,4949
0,5919
0,5057
0,6081
0,5292
0,6350
0,6365
0,6618
0,8187
0,6920
Güre
0,5992
0,5307
0,6386
0,6592
0,7007
0,8168
0,7778
0,9259
1
1
Banaz
0,2323
0,3281
0,1525
0,2084
0,1004
0,1111
0,0413
0,0437
0
0
Çamsu
0,4124
0,2485
0,3107
0,1563
0,1556
0,0879
0,0633
0,0396
0
0
Çatak
0,3127
0,3259
0,2660
0,2214
0,2141
0,1390
0,1118
0,0703
0
0
Eşme
0,7753
0,2387
0,7705
0,1822
0,7226
0,1220
0,5122
0,0595
Sivaslı
0,5936
0,4063
0,5637
0,3510
0,4803
0,2812
0,3465
0,1735
Uşak
0,5246
0,5247
0,5103
0,4938
0,4923
0,4626
0,4646
0,3507
0,3664
0,1418
Ulubey
0,5051
0,4081
0,4943
0,3919
0,4708
0,3650
0,3635
0,3382
0,1813
0,3080
Güre
0,4008
0,4693
0,3614
0,3408
0,2993
0,1832
0,2222
0,0741
0,1893
0
0
0
0
0
4.5.2. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
yönelik bulgular, ayrı ayrı sunulmuştur. Bu başlıkta ise, orman işletme şefliklerinin her iki
82
Bayındır Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Bayındır Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Model_İzmir ile Model_Ege’de elde edilen alt ve üst sınır etkinliğine yönelik bulguları ile
Çizelge
29.
Model_İzmir
ile
Model_Ege’nin
Bayındır
İşletme
Orman
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
İzmir
α=1,00
Ege
İzmir
Ege
Bayındır
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kiraz
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ovacık
0,9415
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ödemiş
0,8473
0,7560
0,8547
0,7640
0,8578
0,8081
0,8636
0,8718
0,8746
0,9203
Selçuk
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Tire
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Torbalı
0,9737
0,8200
0,956
0,8162
0,9221
0,8026
0,9152
1
0,9295
0,7928
Beydağ
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Gölcük
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bayındır
0,7899
0,8855
0,8168
0,8960
0,848
0,9016
0,8935
0,9299
1
0,9970
Kiraz
0,632
0,5312
0,6877
0,5981
0,7414
0,6946
0,842
0,8226
1
1
Ovacık
0,7636
0,8640
0,8912
0,9367
0,9235
0,9229
0,9506
0,9634
0,993
1
Ödemiş
0,6169
0,4732
0,6632
0,5423
0,7042
0,6206
0,763
0,7209
0,8464
0,8872
Selçuk
0,5946
0,7411
0,6466
0,7605
0,7039
0,7928
0,7815
0,8134
0,9449
0,9695
Tire
0,8925
0,9092
0,9117
0,9282
0,9316
0,9467
0,9574
0,9644
1
1
Torbalı
0,5077
0,6024
0,6087
0,6366
0,6855
0,6745
0,7813
0,7102
0,8911
0,7874
Beydağ
0,6623
0,7815
0,7267
0,6366
0,7927
0,8562
0,7813
0,9069
1
1
Gölcük
0,7696
0,8442
0,7696
0,8611
0,7764
0,8786
0,8601
0,8990
0,9854
0,9995
Bayındır
0,2101
0,1145
0,1832
0,1040
0,152
0,0984
0,1065
0,0701
0
0,0030
Kiraz
0,3680
0,4688
0,3123
0,4019
0,2586
0,3054
0,1580
0,1774
0
0
Ovacık
0,2364
0,1360
0,1088
0,0633
0,0765
0,0771
0,0494
0,0366
0,0070
0
Ödemiş
0,3831
0,5268
0,3368
0,4577
0,2958
0,3794
0,2370
0,2791
0,1536
0,1128
Selçuk
0,4054
0,2589
0,3534
0,2395
0,2961
0,2072
0,2185
0,1866
0,0551
0,0305
Tire
0,1075
0,0908
0,0883
0,0718
0,0684
0,0533
0,0426
0,0356
0
0
Torbalı
0,4923
0,3976
0,3913
0,3634
0,3145
0,3255
0,2187
0,2898
0,1089
0,2126
Beydağ
0,3377
0,2185
0,2733
0,3634
0,2073
0,1438
0,2187
0,0931
0
0
Gölcük
0,2304
0,1558
0,2304
0,1389
0,2236
0,1214
0,1399
0,1010
0,0146
0,0005
83
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Bayındır, Kiraz, Selçuk, Tire, Beydağ ve Gölcük
Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkindir.
Ovacık Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_İzmir’de,
sadece α=0,00 düzeyinde etkin değildir. Ödemiş Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde
hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Torbalı Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de, sadece α=0,75 düzeyinde etkin iken, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de
etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Ödemiş, Selçuk, Torbalı ve Gölcük Orman İşletme
Şefliği, beş α düzeyinde iki modelde de etkin değildir. Kiraz, Tire ve Beydağ Orman İşletme
Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de
Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Ovacık Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de,
etkin değildir. Bayındır Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin
iken, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir.
Bayındır Orman İşletme Müdürlüğündeki bütün orman işletme şefliklerinin α=0,00;
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularda, hem Model_İzmir ve hem de
Model_Ege’de etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde, Model_İzmir’de Bayındır,
Kiraz, Tire ve Beydağ Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de ise Kiraz, Ovacık, Tire ve
Beydağ Orman İşletme Şefliği’nde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Bergama Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Bergama Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Yeni Şakran Orman İşletme Şefliği dışındaki orman
işletme şeflikleri, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir.
Yeni Şakran Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de, etkin iken,
Model_Ege’de ise sadece α=0,00 düzeyinde etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Madra Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Bergama, Dikili, Kınık, Kozak, Yeni
Şakran Orman İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde, hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Göçbeyli
Orman İşletme Şefliği, Model_ İzmir’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de
beş α düzeyinde de, etkin değildir.
84
Çizelge
30.
Model_İzmir
ile
Model_Ege’nin
Bergama
İşletme
Orman
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
α=1,00
İzmir
Ege
İzmir
Ege
Bergama
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Dikili
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Göçbeyli
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kınık
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kozak
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Y.Şakran
1
0,9834
1
1
1
1
1
1
1
1
Madra
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bergama
0,7222
0,8315
0,7404
0,8439
0,7803
0,8600
0,8465
0,8806
1
1
Dikili
0,8602
0,7321
0,8791
0,8439
0,9342
0,8600
0,9309
0,8640
1
1
Göçbeyli
0,9297
0,9283
0,9424
0,9369
0,9567
0,9495
0,9644
0,9517
1
0,9970
Kınık
0,6780
0,8149
0,7577
0,8426
0,8190
0,8739
0,9015
0,9111
1
1
Kozak
0,7426
0,8447
0,797
0,8447
0,8615
0,8604
0,9292
0,9082
1
1
Y.Şakran
0,8549
0,5222
0,8796
0,6037
0,9144
0,7426
0,9584
0,8979
1
1
Madra
0,6207
0,7008
0,6853
0,7470
0,7508
0,7426
0,802
0,8441
0,9579
0,9777
Bergama
0,2778
0,1685
0,2596
0,1561
0,2197
0,1400
0,1535
0,1194
0
0
Dikili
0,1398
0,2679
0,1209
0,1561
0,0658
0,1400
0,0691
0,1360
0
0
Göçbeyli
0,0703
0,0717
0,0576
0,0631
0,0433
0,0505
0,0356
0,0483
0
0,0030
Kınık
0,3220
0,1851
0,2423
0,1574
0,1810
0,1261
0,0985
0,0889
0
0
Kozak
0,2574
0,1553
0,203
0,1553
0,1385
0,1396
0,0708
0,0918
0
0
Y.Şakran
0,1451
0,4778
0,1204
0,3963
0,0856
0,2574
0,0416
0,1021
0
0
Madra
0,3793
0,2992
0,3147
0,2530
0,2492
0,2574
0,198
0,1559
0,0421
0,0223
Bergama Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliğine yönelik bulgularda,
hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyindeki
bulgularında, etkinlik kaybı bulunmaktadır. Madra Orman İşletme Şefliği’nin beş α
düzeyindeki bulgularında, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı
bulunmaktadır. Bergama, Dikili, Kınık, Kozak ve Yeni Şakran Orman İşletme Şefliği’nin
α=1,00 düzeyindeki bulgularında, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı
bulunmamaktadır. Göçbeyli Orman İşletme Şefliği’nin α=1,00 düzeyindeki bulgularında,
Model_İzmir’de etkinlik kaybı bulunmazken, Model_Ege’de ise etkinlik kaybı bulunmaktadır.
85
Demirci Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Demirci
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
işletme şefliklerinin
orman
Çizelge 31. Model_İzmir ile Model_Ege’nin Demirci Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
İzmir
α=1,00
Ege
İzmir
Ege
Başalan
1
0,8915
1
0,9769
1
1
1
1
1
1
Borlu
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Demirci
1
1
1
1
1
0,9809
1
0,9976
1
1
Kula
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Selendi
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Başalan
0,6848
0,6342
0,7386
0,6574
0,8100
0,7618
0,8875
0,8616
0,9579
0,9991
Borlu
0,7265
0,6146
0,7783
0,6821
0,843
0,7651
0,9097
0,8579
1
0,9774
Demirci
0,6326
0,5849
0,6776
0,6140
0,7545
0,7054
0,9097
0,8657
0,9842
0,9950
Kula
0,6685
0,6031
0,7374
0,6874
0,8076
0,7876
0,8922
0,8829
1
1
Selendi
0,6723
0,6377
0,7496
0,7373
0,8331
0,8209
0,9158
0,9087
1
1
Başalan
0,3152
0,3658
0,2614
0,3426
0,1900
0,2382
0,1125
0,1384
0,0421
0,0009
Borlu
0,2735
0,3854
0,2217
0,3179
0,1570
0,2349
0,0903
0,1421
0
0,0226
Demirci
0,3674
0,4151
0,3224
0,3860
0,2455
0,2946
0,0903
0,1343
0,0158
0,0050
Kula
0,3315
0,3969
0,2626
0,3126
0,1924
0,2124
0,1078
0,1171
0
0
Selendi
0,3277
0,3623
0,2504
0,2627
0,1669
0,1791
0,0842
0,0913
0
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Borlu, Kula ve Selendi Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkindir. Başalan Orman İşletme
Şefliği, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Ege’de, sadece α=0,00 ve
α=0,25 düzeyinde etkin değildir. Demirci Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de, sadece
α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin değilken, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Demirci ve Başalan Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Kula ve Selendi Orman
İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de
Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Borlu Orman İşletme Şefliği,
Model_İzmir’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de beş α düzeyinde de,
etkin değildir.
86
Başalan ve Demirci Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_İzmir ve hem de
Model_Ege’nin beş α düzeyine yönelik bulgularında, etkinlik kaybı bulunmaktadır. Kula ve
Selendi Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’nin α=0,00;
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında, etkinlik kaybı bulunmakta iken,
α=1,00 düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Borlu Orman İşletme Şefliği’nde,
Model_Ege’nin beş α düzeyine yönelik bulgularında, etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model
İzmir’de ise sadece α=1,00 düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Gördes Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Gördes
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Çizelge 32. Model_İzmir ile Model_Ege’nin Gördes Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
α=1,00
İzmir
Ege
İzmir
Ege
0,7312
0,8501
0,8015
0,8541
0,8741
Ege
Gördes
0,7365
0,6360
0,7889
0,6775
0,8257
Gökseki
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Güneşli
1
0,7517
1
0,8568
1
0,9300
1
1
1
1
0,8453
0,6631
0,8469
0,6751
0,8824
0,7042
0,922
0,7370
0,9794
0,7741
Şahinkaya
Gördes
0,3641
0,3918
0,4694
0,4663
0,5659
0,5586
0,6705
0,6858
0,7994
0,8323
Gökseki
0,6687
0,7093
0,7183
0,7266
0,7806
0,7417
0,8612
0,8142
0,9705
0,9805
Güneşli
0,5701
0,5240
0,6121
0,5580
0,6726
0,6090
0,7982
0,7036
0,9839
0,9733
Şahinkaya
0,562
0,4745
0,6117
0,5235
0,6943
0,5845
0,8083
0,6506
0,9232
0,7481
Gördes
0,6359
0,6082
0,5306
0,5337
0,4341
0,4414
0,3295
0,3142
0,2006
0,1677
Gökseki
0,3313
0,2907
0,2817
0,2734
0,2194
0,2583
0,1388
0,1858
0,0295
0,0195
Güneşli
0,4299
0,4760
0,3879
0,4420
0,3274
0,3910
0,2018
0,2964
0,0161
0,0267
Şahinkaya
0,4380
0,5255
0,3883
0,4765
0,3057
0,4155
0,1917
0,3494
0,0768
0,2519
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Sadece Gökseki Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkindir. Gördes ve Şahinkaya
Orman İşletme Şefliği, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin
değildir. Güneşli Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de beş α düzeyinde etkin iken,
Model_Ege’de, sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkindir.
87
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Gördes Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki
orman işletme şeflikleri, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Bu
nedenle de Gördes Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinin hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’ye yönelik bulgularında, beş α düzeyinde de etkinlik
kaybı bulunmaktadır.
İzmir Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
İzmir Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin Model_İzmir
ile Model_Ege’de elde edilen alt ve üst sınır etkinliğine yönelik bulguları ile etkinlik kaybı
değerleri Çizelge 33’de sunulmuştur.
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Gaziemir Orman İşletme Şefliği dışındaki diğer
orman işletme şeflikleri, beş α düzeyinde hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de
etkindir. Gaziemir Orman İşletme Şefliği, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de,
α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin iken, α=1,00 düzeyinde etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Gaziemir ve Karabel Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. İzmir ve Kemalpaşa
Orman İşletme Şefliği, Model Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_İzmir’de,
sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Menemen, Bornova, Gümüldür, Seferihisar, Urla ve
Karaburun Orman İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde, hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Armutlu
Orman İşletme Şefliği, Model İzmir’de beş α düzeyinde de, etkin değilken, Model_ Ege’de
sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
İzmir Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinde, hem Model_İzmir ve
hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında,
etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde, Model_İzmir’de İzmir, Kemalpaşa,
Menemen, Bornova, Gümüldür, Seferihisar, Urla ve Karaburun Orman İşletme Şefliği’nde,
Model_Ege’de ise Menemen, Bornova, Gümüldür, Seferihisar, Urla, Armutlu ve Karaburun
Orman İşletme Şefliği’nde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
88
Çizelge 33. Model_İzmir ile Model_Ege’nin İzmir Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
α=1,00
İzmir
Ege
İzmir
Ege
Gaziemir
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7936
0,9683
İzmir
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karabel
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kemalpaşa
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Menemen
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bornova
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Gümüldür
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Seferihisar
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Urla
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Armutlu
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karaburun
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Gaziemir
0,5228
0,5392
0,5482
0,5935
0,5600
0,6508
0,5661
0,7562
0,7304
0,8440
İzmir
0,8265
0,7285
0,8437
0,7533
0,8807
0,7904
0,9262
0,8662
1
0,9954
Karabel
0,7276
0,8548
0,7756
0,8632
0,8449
0,8703
0,9005
0,8814
0,9523
0,9075
Kemalpaşa
0,8741
0,7705
0,8794
0,7954
0,9123
0,8267
0,9515
0,8717
1
0,9951
Menemen
0,5781
0,4252
0,6522
0,5380
0,7321
0,8267
0,8336
0,8185
1
1
Bornova
0,9075
0,8445
0,9329
0,8665
0,9514
0,8939
0,9670
0,9502
1
1
Gümüldür
0,4903
0,6415
0,5278
0,6846
0,6117
0,7691
0,7750
0,8559
1
1
Seferihisar
0,8170
0,8434
0,8473
0,8714
0,8799
0,9027
0,9348
0,9361
1
1
Urla
0,7213
0,7582
0,7626
0,7925
0,8075
0,8347
0,8763
0,8883
1
1
Armutlu
0,6976
0,6837
0,7485
0,7346
0,8091
0,7925
0,8783
0,8681
0,9993
1
Karaburun
0,9317
0,8865
0,957
0,9827
0,9755
0,9213
0,988
0,9551
1
1
Gaziemir
0,4772
0,4608
0,4518
0,4065
0,4400
0,3492
0,4339
0,2438
0,2696
0,1560
İzmir
0,1735
0,2715
0,1563
0,2467
0,1193
0,2096
0,0738
0,1338
0
0,0046
Karabel
0,2724
0,1452
0,2244
0,1368
0,1551
0,1297
0,0995
0,1186
0,0477
0,0925
Kemalpaşa
0,1259
0,2295
0,1206
0,2046
0,0877
0,1733
0,0485
0,1283
0
0,0049
Menemen
0,4219
0,5748
0,3478
0,4620
0,2679
0,1733
0,1664
0,1815
0
0
Bornova
0,0925
0,1555
0,0671
0,1335
0,0486
0,1061
0,0330
0,0498
0
0
Gümüldür
0,5097
0,3585
0,4722
0,3154
0,3883
0,2309
0,2250
0,1441
0
0
Seferihisar
0,1830
0,1566
0,1527
0,1286
0,1201
0,0973
0,0652
0,0639
0
0
Urla
0,2787
0,2418
0,2374
0,2075
0,1925
0,1653
0,1237
0,1117
0
0
Armutlu
0,3024
0,3163
0,2515
0,2654
0,1909
0,2075
0,1217
0,1319
0,0007
0
Karaburun
0,0683
0,1135
0,0430
0,0173
0,0245
0,0787
0,012
0,0449
0
0
89
Manisa Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Manisa
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Çizelge 34. Model_İzmir ile Model_Ege’nin Manisa Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
α=1,00
İzmir
Ege
İzmir
Ege
Alaşehir
1
1
1
0,9996
0,9237
0,9577
0,8546
0,9023
0,8545
1
Manisa
1
0,9946
1
0,9680
1
0,9422
1
0,8928
0,9116
0,8200
Turgutlu
0,8404
0,7273
0,9039
0,7635
0,9540
0,7964
1
0,8251
1
0,8432
Sarıgöl
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yuntdağı
1
0,9335
1
1
1
1
1
1
1
1
Salihli
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Saruhanlı
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Alaşehir
0,6203
0,4374
0,6300
0,4847
0,6498
0,5515
0,6983
0,6344
0,8283
0,8020
Manisa
0,3851
0,4374
0,4707
0,4285
0,5831
0,5282
0,7288
0,6425
0,8545
0,7928
Turgutlu
0,4870
0,4389
0,5526
0,4947
0,6378
0,5683
0,8177
0,6862
1
0,7928
Sarıgöl
0,9043
0,5757
0,9383
0,6420
0,9568
0,7248
0,9780
0,8315
1
1
Yuntdağı
0,4403
0,5627
0,5453
0,6532
0,6870
0,7660
0,8351
0,8590
1
0,9865
Salihli
0,6146
0,5906
0,7232
0,6532
0,8041
0,7792
0,8351
0,8802
1
1
Saruhanlı
0,7246
0,5906
0,7727
0,6906
0,8238
0,7878
0,8973
0,8861
1
1
Alaşehir
0,3797
0,5626
0,3700
0,5153
0,3502
0,4485
0,3017
0,3656
0,1717
0,1980
Manisa
0,6149
0,5626
0,5293
0,5715
0,4169
0,4718
0,2712
0,3575
0,1455
0,2072
Turgutlu
0,5130
0,5611
0,4474
0,5053
0,3622
0,4317
0,1823
0,3138
0
0,2072
Sarıgöl
0,0957
0,4243
0,0617
0,3580
0,0432
0,2752
0,0220
0,1685
0
0
Yuntdağı
0,5597
0,4373
0,4547
0,3468
0,3130
0,2340
0,1649
0,1410
0
0,0135
Salihli
0,3854
0,4094
0,2768
0,3468
0,1959
0,2208
0,1649
0,1198
0
0
Saruhanlı
0,2754
0,4094
0,2273
0,3094
0,1762
0,2122
0,1027
0,1139
0
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Sarıgöl, Salihli ve Saruhanlı Orman İşletme Şefliği,
hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Yuntdağı Orman
İşletme Şefliği, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Ege’de ise sadece
α=0,00 düzeyinde etkin değildir. Turgutlu Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α
düzeyinde de etkin değilken, Model_İzmir’de ise sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde
etkindir. Manisa Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken,
90
Model_İzmir’de ise sadece α=1,00 düzeyinde etkin değildir. Alaşehir Orman İşletme Şefliği,
Model_İzmir’de, sadece α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de, sadece
α=0,00 ve α=1,00 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Alaşehir ve Manisa Orman İşletme Şefliği, hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de, beş α düzeyinde de etkin değildir. Sarıgöl, Salihli ve
Saruhanlı Orman İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde hem
Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Turgutlu ve
Yuntdağı Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir.
Manisa Orman İşletme Müdürlüğündeki orman işletme şefliklerinde, hem Model_İzmir
ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında,
etkinlik kaybı bulunmaktadır. α=1,00 düzeyinde, Model_İzmir’de Turgutlu, Sarıgöl, Yuntdağı,
Salihli ve Saruhanlı Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de ise Sarıgöl, Salihli ve
Saruhanlı Orman İşletme Şefliği’nde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Akhisar Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Akhisar
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Göktepe, Soma ve Kavakalan Orman İşletme Şefliği,
hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Başlamış Orman
İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_İzmir’de etkin değildir.
Zeytinliova Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkin değilken,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir. Kırkağaç Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_İzmir’de ise sadece α=0,00 düzeyinde
etkindir. Gölmarmara Orman İşletme Şefliği, Model_İzmir’de α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde
etkin iken, Model_Ege’de, sadece α=0,50, α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkindir. Akhisar
Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de, etkin değilken, Model_İzmir’de ise
sadece α=1,00 düzeyinde etkin değildir
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Akhisar, Gölmarmara ve Zeytinliova Orman İşletme
Şefliği, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir.
Göktepe, Soma ve Kavakalan Orman İşletme Şefliği, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde, hem Model_İzmir ve hem de Model_Ege’de etkin değilken, α=1,00 düzeyinde
etkindir. Başlamış Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkin
iken, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de, etkin değildir. Kırkağaç Orman İşletme Şefliği,
91
Model_Ege’de, sadece α=0,50 düzeyinde etkin iken, Model_İzmir’de beş α düzeyinde de,
etkin değildir.
Çizelge 35. Model_İzmir ile Model_Ege’nin Akhisar Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
İzmir
α=0,25
Ege
İzmir
α=0,50
Ege
İzmir
α=0,75
Ege
α=1,00
İzmir
Ege
İzmir
Ege
Akhisar
1
0,8810
1
0,8864
1
0,9059
1
0,9535
0,9852
0,9879
0,8464
0,8736
0,9054
0,9850
0,9872
1
1
1
1
1
Göktepe
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kırkağaç
1
1
0,9652
1
0,8566
1
0,8209
1
0,7932
1
Soma
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Zeytinliova
1
0,8783
1
0,8791
1
0,8750
1
0,8521
0,9619
0,8177
Gölmarmara
Başlamış
0,8063
1
0,8574
1
0,8700
1
0,8880
1
0,9181
1
Kavakalan
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Akhisar
0,4333
0,5462
0,5067
0,6161
0,6163
0,7878
0,7669
0,8135
0,9332
0,9590
Gölmarmara
0,5124
0,5140
0,5758
0,5751
0,6611
0,6508
0,8035
0,7905
0,9694
0,9819
Göktepe
0,6672
0,6214
0,7472
0,7350
0,823
0,8203
0,8936
0,8925
1
1
Kırkağaç
0,6143
0,5502
0,6616
0,5928
0,6798
1
0,8936
0,8925
0,7828
0,9901
Soma
0,5629
0,5196
0,6505
0,6117
0,7602
0,6976
0,8783
0,8275
1
1
Zeytinliova
0,7931
0,5014
0,8459
0,5421
0,8499
0,5901
0,8395
0,6598
0,8984
0,7766
Başlamış
0,6044
0,5401
0,6718
0,6013
0,7186
0,6705
0,7766
0,7796
0,8949
1
Kavakalan
0,7327
0,6495
0,7892
0,7531
0,8543
0,8331
0,9247
0,9053
1
1
Akhisar
0,5667
0,4538
0,4933
0,3839
0,3837
0,2122
0,2331
0,1865
0,0668
0,0410
Gölmarmara
0,4876
0,4860
0,4242
0,4249
0,3389
0,3492
0,1965
0,2095
0,0306
0,0181
Göktepe
0,3328
0,3786
0,2528
0,2650
0,1770
0,1797
0,1064
0,1075
0
0
Kırkağaç
0,3857
0,4498
0,3384
0,4072
0,3202
0
0,1064
0,1075
0,2172
0,0099
Soma
0,4371
0,4804
0,3495
0,3883
0,2398
0,3024
0,1217
0,1725
0
0
Zeytinliova
0,2069
0,4986
0,1541
0,4579
0,1501
0,4099
0,1605
0,3402
0,1016
0,2234
Başlamış
0,3956
0,4599
0,3282
0,3987
0,2814
0,3295
0,2234
0,2204
0,1051
0
Kavakalan
0,2673
0,3505
0,2108
0,2469
0,1457
0,1669
0,0753
0,0947
0
0
Akhisar, Gölmarmara ve Zeytinliova Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_İzmir ve
hem de Model_Ege’nin beş α düzeyine yönelik bulgularında, etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Göktepe, Soma ve Kavakalan Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_İzmir ve hem de
kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyine yönelik bulgularda, etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Kırkağaç Orman İşletme Şefliği’nin Model_İzmir’in beş α düzeyine yönelik bulgularında,
etkinlik kaybı bulunurken, Model_Ege’nin bulgularında, sadece α=0,50 düzeyinde etkinlik
92
kaybı bulunmamaktadır. Başlamış Orman İşletme Şefliği’nin Model_İzmir’in beş α düzeyine
yönelik bulgularında, etkinlik kaybı bulunurken, Model_Ege’nin bulgularında sadece α=1,00
düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
4.5.3. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
yönelik bulgular ayrı ayrı sunulmuştur. Bu başlıkta ise, orman işletme şefliklerinin her iki
Aydın Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Aydın
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Model_Muğla ile Model_Ege’de elde edilen alt ve üst sınır etkinliğine yönelik bulguları ile
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Akçaova, Germencik, Koçarlı ve Kuşadası Orman
İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkindir. Çine
ve Karpuzlu Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α
düzeyinde de etkin değildir. Aydın Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de,
etkin değilken, Model_Muğla’da α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkindir. Söke Orman İşletme
Şefliği, Model_Ege’de, sadece α=0,00 ve α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Muğla’da,
sadece α=0,00 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Aydın, Çine, Karpuzlu ve Söke Orman İşletme Şefliği,
beş α düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Akçaova,
Germencik ve Kuşadası Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de, etkin
değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Koçarlı Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Aydın, Çine, Karpuzlu ve Söke Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Koçarlı Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=75 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmakta iken,
α=1,00 düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Akçaova, Germencik ve Kuşadası Orman
İşletme Şefliği’nde yönelik bulgularda, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de etkinlik kaybı
bulunurken Model_Ege’de ise sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
93
Çizelge 36. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Aydın Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Akçaova
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Aydın
1
0,9461
1
0,9470
0,9789
0,9182
0,9378
0,8406
0,8709
0,7365
Çine
0,8033
0,7856
0,7189
0,7937
0,7633
0,8023
0,8210
0,8325
0,8914
0,8663
Karpuzlu
0,7452
0,8143
0,7308
0,7810
0,7299
0,7672
0,7326
0,7585
0,7206
0,7445
Germencik
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Koçarlı
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Söke
1
1
0,8791
0,9045
0,8046
0,9187
0,8534
0,9638
0,9283
1
Kuşadası
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Akçaova
0,7981
0,7464
0,8552
0,7788
0,8860
0,8090
0,9080
0,8439
1
0,9849
Aydın
0,3185
0,3484
0,3595
0,3783
0,4330
0,4398
0,5160
0,5290
0,8709
0,7241
Çine
0,3185
0,7035
0,6389
0,5966
0,6638
0,6645
0,7290
0,7210
0,8864
0,8338
Karpuzlu
0,5364
0,4750
0,5671
0,5212
0,5939
0,6645
0,6419
0,6453
0,7025
0,7195
Germencik
0,6781
0,6842
0,7213
0,7107
0,7878
0,7500
0,8745
0,8213
1
0,9560
Koçarlı
0,7216
0,6398
0,8174
0,7107
0,9073
0,7500
0,9734
0,8696
1
1
Söke
0,5781
0,6398
0,6758
0,5342
0,7592
0,6455
0,8308
0,7849
0,9283
0,9329
Kuşadası
0,6658
0,6173
0,7190
0,6546
0,7932
0,7353
0,8813
0,8305
1
0,9870
Akçaova
0,2019
0,2536
0,1448
0,2212
0,1140
0,1910
0,0920
0,1561
0
0,0151
Aydın
0,6815
0,6516
0,6405
0,6217
0,5670
0,5602
0,4840
0,4710
0,1291
0,2759
Çine
0,6815
0,2965
0,3611
0,4034
0,3362
0,3355
0,2710
0,2790
0,1136
0,1662
Karpuzlu
0,4636
0,5250
0,4329
0,4788
0,4061
0,3355
0,3581
0,3547
0,2975
0,2805
Germencik
0,3219
0,3158
0,2787
0,2893
0,2122
0,2500
0,1255
0,1787
0
0,0440
Koçarlı
0,2784
0,3602
0,1826
0,2893
0,0927
0,2500
0,0266
0,1304
0
0
Söke
0,4219
0,3602
0,3242
0,4658
0,2408
0,3545
0,1692
0,2151
0,0717
0,0671
Kuşadası
0,3342
0,3827
0,2810
0,3454
0,2068
0,2647
0,1187
0,1695
0
0,0130
Fethiye Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Fethiye
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Üzümlü ve Güneydağ Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkindir. Göcek Orman İşletme
Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Eşen
Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Muğla’da,
94
sadece
α=0,00
α=0,25
ve
düzeyinde
etkindir.
Fethiye
Orman
İşletme
Şefliği,
Model_Muğla’da sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de beş α
düzeyinde de etkin değildir.
Çizelge
37.
Model_Muğla
ile
Model_Ege’nin
Fethiye
İşletme
Orman
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Üzümlü
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Eşen
1
1
1
1
0,9061
1
0,8475
1
0,8018
1
Fethiye
0,9737
0,7505
0,9753
0,7671
0,9782
0,7867
1
0,8160
1
0,8900
Göcek
0,7448
0,6827
0,8199
0,7245
0,8775
0,7908
0,9124
0,8450
0,9382
0,8630
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Güneydağ
Üzümlü
0,9784
0,8000
0,9929
0,8749
0,9996
0,7353
1
0,9460
1
1
Eşen
0,6640
0,5195
0,7065
0,5639
0,7227
0,6129
0,7322
0,7196
0,7973
0,9595
Fethiye
0,5468
0,3970
0,6471
0,4717
0,7705
0,5654
0,8839
0,6913
1
0,8381
Göcek
0,5753
0,5326
0,6514
0,5516
0,7259
0,6321
0,8158
0,7291
0,9341
0,8550
Güneydağ
0,4712
0,7207
0,5132
0,7528
0,6495
0,8053
0,8023
0,8736
1
1
Üzümlü
0,0216
0,2000
0,0071
0,1251
0,0004
0,2647
0
0,0540
0
0
Eşen
0,3360
0,4805
0,2935
0,4361
0,2773
0,3871
0,2678
0,2804
0,2027
0,0405
Fethiye
0,4532
0,6030
0,3529
0,5283
0,2295
0,4346
0,1161
0,3087
0
0,1619
Göcek
0,4247
0,4674
0,3486
0,4484
0,2741
0,3679
0,1842
0,2709
0,0659
0,1450
Güneydağ
0,5288
0,2793
0,4868
0,2472
0,3505
0,1947
0,1977
0,1264
0
0
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Eşen ve Göcek Orman İşletme Şefliği, beş α
düzeyinde, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Fethiye Orman
İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece
α=1,00 düzeyinde etkindir. Güneydağ Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Üzümlü Orman İşletme Şefliği,
Model_Muğla’da, sadece α=0,75; α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_ Ege’de, sadece
α=1,00 düzeyinde etkindir.
Eşen ve Göcek Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem Model_Muğla ve hem
de Model_Ege’de beş α düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmaktadır. Güneydağ Orman İşletme
Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyine yönelik bulgularında etkinlik kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik
kaybı bulunmamaktadır. Fethiye Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Muğla’nın beş α düzeyine
yönelik bulgularda, etkinlik kaybı bulunurken Model_Ege’de ise sadece α=1,00 düzeyinde,
95
etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Üzümlü Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Muğla’nın sadece
α=0,75 ve α=1,00 düzeyine yönelik bulgularında etkinlik kaybı bulunmazken, Model_Ege’de
ise sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Köyceğiz Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Köyceğiz Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Çizelge 38. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Köyceğiz Orman İşletme Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Ağla
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Akköprü
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Beyobası
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karaçam
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Köyceğiz
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Sultaniye
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ağla
0,4712
0,7207
0,8476
0,9984
0,6495
0,8148
0,9774
0,8901
1
1
Akköprü
0,8374
0,7454
0,8774
0,9984
0,8980
0,8166
0,9288
0,9006
1
1
Beyobası
0,8374
0,7196
0,9977
0,7596
0,6585
1
0,8194
0,9006
1
1
Karaçam
1
0,8750
1
0,9234
1
0,9476
1
0,9571
1
0,9854
Köyceğiz
0,8447
0,8343
0,8898
0,8513
0,9225
0,8726
0,9568
0,9091
1
1
Sultaniye
0,9348
0,7941
0,9559
0,8441
0,9719
0,9013
0,9847
0,9346
1
1
Ağla
0,5288
0,2793
0,1524
0,0016
0,3505
0,1852
0,0226
0,1099
0
0
Akköprü
0,1626
0,2546
0,1226
0,0016
0,1020
0,1834
0,0712
0,0994
0
0
Beyobası
0,1626
0,2804
0,0023
0,2404
0,3415
0
0,1806
0,0994
0
0
Karaçam
0
0,1250
0
0,0766
0
0,0524
0
0,0429
0
0,0146
Köyceğiz
0,1553
0,1657
0,1102
0,1487
0,0775
0,1274
0,0432
0,0909
0
0
Sultaniye
0,0652
0,2059
0,0441
0,1559
0,0281
0,0987
0,0153
0,0654
0
0
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Köyceğiz Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki
orman işletme şefliklerinin tamamı, beş α düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’de etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Ağla, Akköprü, Köyceğiz ve Sultaniye Orman İşletme
Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Karaçam Orman İşletme Şefliği,
96
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de,
etkindir. Beyobası Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de sadece α=0,50 ve α=1,00 düzeyinde
etkin iken, Model_Muğla’da sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Ağla, Akköprü, Köyceğiz ve Sultaniye Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla ve
hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında,
etkinlik kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde ise etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Karaçam Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı
bulunmakta iken, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Beyobası Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de sadece α=0,50 ve α=1,00 düzeyinde
etkinlik kaybı bulunmazken, Model_Muğla’da ise sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı
bulunmamaktadır.
Marmaris Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Marmaris Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Marmaris Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki
orman işletme şefliklerinin tamamı, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de, beş α
düzeyinde de etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Çetibeli, Hisarönü ve Marmaris Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde
etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Datça Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α
düzeyinde etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Bayır Orman
İşletme Şefliği, Model_Muğla’da sadece α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkin değilken,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir.
Çetibeli, Hisarönü ve Marmaris Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla ve hem
de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında etkinlik
kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Datça Orman
İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’nin beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmakta iken,
Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Bayır Orman
İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, Model_Muğla’da, sadece α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde
etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model_Ege’de ise beş α düzeyinde de etkinlik kaybı
bulunmamaktadır.
97
Çizelge 39. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Marmaris Orman İşletme Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Bayır
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çetibeli
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Datça
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Hisarönü
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Marmaris
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bayır
0,9999
1
0,9999
1
1
1
1
1
1
1
Çetibeli
0,8790
0,8191
0,9358
0,8648
0,9607
0,9037
0,9831
0,9357
1
1
Datça
0,5288
0,4944
0,6463
0,5174
0,7753
0,6039
0,8909
0,7299
1
0,9875
Hisarönü
0,8935
0,8098
0,9246
0,8482
0,9528
0,8825
0,9776
0,9217
1
1
Marmaris
0,9661
0,9580
0,9759
0,9694
0,9855
0,9799
0,9936
0,9904
1
1
Bayır
0,0001
0
0,0001
0
0
0
0
0
0
0
Çetibeli
0,1210
0,1809
0,0642
0,1352
0,0393
0,0963
0,0169
0,0643
0
0
Datça
0,4712
0,5056
0,3537
0,4826
0,2247
0,3961
0,1091
0,2701
0
0,0125
Hisarönü
0,1065
0,1902
0,0754
0,1518
0,0472
0,1175
0,0224
0,0783
0
0
Marmaris
0,0339
0,0420
0,0241
0,0306
0,0145
0,0201
0,0064
0,0096
0
0
Milas Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Milas
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Bodrum, Milas, Sarıçay ve Mumcular Orman İşletme
Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir.
Karacahisar, Kayadere ve Ören Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Muğla
ve hem de Model_Ege’de etkin değildir. Selimiye Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de,
sadece α=0,00 düzeyinde etkin iken, Model_Muğla’da, sadece α=0,75 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Karacahisar, Kayadere, Ören ve Selimiye Orman
İşletme Şefliği, beş α düzeyinde hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkin değildir.
Bodrum ve Mumcular Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de
α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir.
Milas
Orman
İşletme
Şefliği,
Model_Ege’de
beş
α
düzeyinde
etkin
değilken,
Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Sarıçay Orman İşletme Şefliği,
98
Model_Muğla’da beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde
etkindir.
Çizelge 40. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Milas Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Bodrum
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karacahisar
0,8856
0,7448
0,7655
0,7723
0,7631
0,7644
0,7798
0,7381
0,7907
0,7237
Kayadere
0,9360
0,7393
0,8942
0,6730
0,8866
0,6461
0,9183
0,6579
0,9992
0,6713
Milas
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ören
0,8314
0,7894
0,7838
0,7233
0,7447
0,6747
0,7071
0,6312
0,6773
0,6012
Sarıçay
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Selimiye
0,7621
1
0,7444
0,9471
0,7879
0,9206
1
0,9272
0,7923
0,9413
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Mumcular
Bodrum
0,9121
0,9412
0,9552
0,9552
0,9697
0,9697
0,9846
0,9846
1
1
Karacahisar
0,5858
0,5267
0,6417
0,5517
0,9697
0,5787
0,7225
0,6174
0,7592
0,6807
Kayadere
0,6735
0,4909
0,7379
0,5517
0,8106
0,5641
0,8989
0,5916
0,9992
0,6653
Milas
0,9763
0,6392
0,9856
0,6955
0,9917
0,7872
0,9964
0,8630
1
0,9556
Ören
0,4539
0,4292
0,4711
0,4075
0,5035
0,4300
0,5795
0,4911
0,6704
0,5756
Sarıçay
1
0,9067
1
0,9153
1
0,9339
1
0,9590
1
1
Selimiye
0,3826
0,3440
0,4204
0,4034
0,4916
0,5108
0,5897
0,6544
0,7573
0,8584
Mumcular
0,5253
0,5518
0,5851
0,6092
0,6640
0,6839
0,7781
0,7877
1
1
Bodrum
0,0879
0,0588
0,0448
0,0448
0,0303
0,0303
0,0154
0,0154
0
0
Karacahisar
0,4142
0,4733
0,3583
0,4483
0,0303
0,4213
0,2775
0,3826
0,2408
0,3193
Kayadere
0,3265
0,5091
0,2621
0,4483
0,1894
0,4359
0,1011
0,4084
0,0008
0,3347
Milas
0,0237
0,3608
0,0144
0,3045
0,0083
0,2128
0,0036
0,1370
0
0,0444
Ören
0,5461
0,5708
0,5289
0,5925
0,4965
0,5700
0,4205
0,5089
0,3296
0,4244
Sarıçay
0
0,0933
0
0,0847
0
0,0661
0
0,0410
0
0
Selimiye
0,6174
0,6560
0,5796
0,5966
0,5084
0,4892
0,4103
0,3456
0,2427
0,1416
Mumcular
0,4747
0,4482
0,4149
0,3908
0,3360
0,3161
0,2219
0,2123
0
0
Karacahisar, Kayadere, Ören ve Selimiye Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de, beş α düzeyinde de etkinlik kaybı
bulunmaktadır. Bodrum ve Mumcular Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında etkinlik
kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Milas Orman
İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, Model_Ege’de beş α düzeyinde etkinlik kaybı
bulunmakta
iken,
Model_Muğla’da,
sadece
99
α=1,00
düzeyinde
etkinlik
kaybı
bulunmamaktadır. Sarıçay Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de,
etkinlik kaybı bulunmazken Model_Ege’de ise sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı
bulunmamaktadır.
Muğla Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Muğla
İşletme
Orman
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Çizelge 41. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Muğla Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Gökova
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Muğla
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ula
1
0,9402
1
0,8488
1
0,8343
0,8814
0,8130
0,8812
0,8030
Yaraş
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yerkesik
0,7629
0,7308
0,7579
0,7421
0,7806
0,7526
0,8160
0,7675
0,8513
0,7816
Yeşilyurt
0,9794
0,8662
0,9630
0,8399
0,9542
0,7526
0,9792
0,8743
1
0,9025
1
1
1
1
1
1
1
Gökova
0,9806
0,9123
0,9528
0,9123
0,9645
0,6839
0,9901
0,9238
1
1
Muğla
0,4479
0,5530
0,5478
0,6191
0,6713
0,7214
0,8522
0,8419
1
1
Ula
0,5069
0,4511
0,5222
0,4995
0,6080
0,5590
0,7054
0,6351
0,8092
0,7174
Yaraş
0,9351
0,8527
0,9524
0,8710
0,9698
0,8785
0,9919
0,9214
1
1
Yerkesik
0,4569
0,4177
0,5081
0,4711
0,5877
0,5378
0,6878
0,6191
0,8504
0,7394
Yeşilyurt
0,7160
0,7312
0,7718
0,7521
0,8604
0,7757
0,9519
0,8099
1
0,8634
Karabörtlen
0,9466
0,6948
0,9724
0,7475
0,9879
0,8102
0,9970
0,8761
1
1
Gökova
0,0194
0,0877
0,0472
0,0877
0,0355
0,3161
0,0099
0,0762
0
0
Muğla
0,5521
0,4470
0,4522
0,3809
0,3287
0,2786
0,1478
0,1581
0
0
Ula
0,4931
0,5489
0,4778
0,5005
0,3920
0,4410
0,2946
0,3649
0,1908
0,2826
Yaraş
0,0649
0,1473
0,0476
0,1290
0,0302
0,1215
0,0081
0,0786
0
0
Yerkesik
0,5431
0,5823
0,4919
0,5289
0,4123
0,4622
0,3122
0,3809
0,1496
0,2606
Yeşilyurt
0,2840
0,2688
0,2282
0,2479
0,1396
0,2243
0,0481
0,1901
0
0,1366
Karabörtlen
0,0534
0,3052
0,0276
0,2525
0,0121
0,1898
0,0030
0,1239
0
0
Karabörtlen
1
1
1
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Gökova, Muğla, Yaraş ve Karabörtlen Orman
İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir.
Yerkesik Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α
100
düzeyinde etkin değildir. Yeşilyurt Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de
etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Ula Orman İşletme
Şefliği, Model_Muğla’da sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkin değilken, Model_Ege’de
beş α düzeyinde de etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Ula ve Yerkesik Orman İşletme Şefliği, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde etkin değildir. Gökova, Muğla,
Yaraş ve Karabörtlen Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de
α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir.
Yeşilyurt Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde etkin değilken,
Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir.
Ula ve Yerkesik Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgulara göre, hem Model_Muğla ve
hem de Model_Ege’de etkinlik kaybı bulunmaktadır. Gökova, Muğla, Yaraş ve Karabörtlen
Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25;
α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında etkinlik kaybı bulunmakta iken, α=1,00
düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Yeşilyurt Orman İşletme Şefliği’ne yönelik
bulgularda, Model_Ege’de beş α düzeyinde etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model_Muğla’da,
sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Nazilli Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Nazilli
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Karacasu, Karıncalıdağ, Nazilli, Sarıcaova ve
Yenipazar Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α
düzeyinde de etkindir. Yenice Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’de beş α düzeyinde etkin değildir. Kemerbarajı Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece α=0,00 ve
α=1,00 düzeyinde etkin değildir. Kuyucak Orman İşletme Şefliği, Model_Muğla’da, sadece
α=0,00 düzeyinde etkin değilken, Model_Ege’de ise sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde
etkindir. Bozdoğan Orman İşletme Şefliği, Model_Muğla’da, sadece α=0,25 ve α=0,50
düzeyinde etkin değilken, Model_Ege’de ise sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Kemerbarajı ve Yenice Orman İşletme Şefliği, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir. Sarıcaova ve
Yenipazar Orman İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00;
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Bozdoğan,
Karıncalıdağ ve Kuyucak Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde etkin
101
değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkindir. Karacasu Orman İşletme
Şefliği, Model_Ege’de, sadece α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Muğla’da, sadece
α=0,00 ve α=1,00 düzeyinde etkindir. Nazilli Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de, sadece
α=1,00 düzeyinde etkin iken, Model_Muğla’da, sadece α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkin
değildir.
Çizelge 42. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Nazilli Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
Muğla
α=1,00
Ege
Muğla
Ege
Bozdoğan
1
0,8498
0,9603
0,9187
0,9871
0,9612
1
1
1
1
Karacasu
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Karıncalıdağ
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kemerbarajı
0,9916
0,8622
1
0,8787
1
0,8869
1
0,8881
0,9766
0,8881
Kuyucak
0,9801
0,7630
1
0,8237
1
0,8970
1
1
1
1
Nazilli
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Sarıcaova
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7181
0,7979
0,7742
0,8378
0,8529
0,8961
0,9310
0,9532
0,9788
0,9960
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yenice
Yenipazar
Bozdoğan
0,9466
0,7168
0,8961
0,7998
0,9371
0,8650
0,9786
0,9402
1
0,9822
Karacasu
1
0,9209
0,9861
0,9594
0,9913
0,9607
0,9957
0,9743
1
1
Karıncalıdağ
0,8026
0,6767
0,8424
0,7295
0,8790
0,8003
0,9137
0,8585
1
0,9969
Kemerbarajı
0,5765
0,4777
0,6422
0,5604
0,7221
0,6612
0,8352
0,8585
0,9766
0,8520
Kuyucak
0,6937
0,5282
0,8105
0,6399
0,8943
0,6867
0,9562
0,8449
1
0,9487
Nazilli
0,9672
0,9366
0,9817
0,9366
1
0,9584
1
0,9628
1
1
Sarıcaova
0,9577
0,7612
0,9688
0,7875
0,9882
0,8334
0,9958
0,9628
1
1
Yenice
0,5379
0,5460
0,5839
0,6037
0,6463
0,6816
0,7546
0,7871
0,8977
0,9335
Yenipazar
0,7896
0,8336
0,8366
0,8583
0,8927
0,8558
0,9456
0,9110
1
1
Bozdoğan
0,0534
0,2832
0,1039
0,2002
0,0629
0,1350
0,0214
0,0598
0
0,0178
Karacasu
0
0,0791
0,0139
0,0406
0,0087
0,0393
0,0043
0,0257
0
0
Karıncalıdağ
0,1974
0,3233
0,1576
0,2705
0,1210
0,1997
0,0863
0,1415
0
0,0031
Kemerbarajı
0,4235
0,5223
0,3578
0,4396
0,2779
0,3388
0,1648
0,1415
0,0234
0,1480
Kuyucak
0,3063
0,4718
0,1895
0,3601
0,1057
0,3133
0,0438
0,1551
0
0,0513
Nazilli
0,0328
0,0634
0,0183
0,0634
0
0,0416
0
0,0372
0
0
Sarıcaova
0,0423
0,2388
0,0312
0,2125
0,0118
0,1666
0,0042
0,0372
0
0
Yenice
0,4621
0,4540
0,4161
0,3963
0,3537
0,3184
0,2454
0,2129
0,1023
0,0665
Yenipazar
0,2104
0,1664
0,1634
0,1417
0,1073
0,1442
0,0544
0,0890
0
0
102
Kemerbarajı ve Yenice Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla ve hem de
Model_Ege’nin beş α düzeyine yönelik bulgularında etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Sarıcaova ve Yenipazar Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla ve hem de
kaybı bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Bozdoğan,
Karıncalıdağ ve Kuyucak Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de, beş α düzeyinde de
etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı
bulunmamaktadır. Karacasu Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de, sadece α=1,00
düzeyinde, Model_Muğla’da ise sadece α=0,00 ve α=1,00 düzeyinde, etkinlik kaybı
bulunmamaktadır. Nazilli Orman İşletme Şefliği’nde, Model_Ege’de, sadece α=1,00
düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmamakta iken Model_Muğla’da ise sadece α=0,00 ve α=0,25
düzeyinde, etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Yatağan Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Yatağan Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Çizelge
43.
Model_Muğla
ile
Model_Ege’nin
Yatağan
Orman
İşletme
Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
α=0,25
α=0,50
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Muğla
Bağyaka
1
1
1
1
1
Menteşeçayı
1
1
1
1
Turgut
1
1
1
Yatağan
1
0,9655
1
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9604
1
0,9761
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bağyaka
0,9131
0,9025
1
0,9043
1
0,9062
1
0,9154
1
0,9769
Menteşeçayı
0,8263
0,6910
0,8682
0,7537
0,9055
0,8266
0,9512
0,8879
1
0,9748
Turgut
0,6246
0,6298
0,6519
0,6536
0,6810
0,6944
0,7886
0,7805
1
0,9834
Yatağan
0,8377
0,6298
0,9252
0,8781
0,9737
0,9499
0,9920
0,9710
1
0,9996
Bağyaka
0,0869
0,0975
0
0,0957
0
0,0938
0
0,0846
0
0,0231
Menteşeçayı
0,1737
0,3090
0,1318
0,2463
0,0945
0,1734
0,0488
0,1121
0
0,0252
Turgut
0,3754
0,3702
0,3481
0,3464
0,3190
0,3056
0,2114
0,2195
0
0,0166
Yatağan
0,1623
0,3702
0,0748
0,1219
0,0263
0,0501
0,0080
0,0290
0
0,0004
103
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Bağyaka ve Menteşeçayı Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Yatağan Orman
İşletme Şefliği, Model_Ege’de, sadece α=0,00 düzeyinde etkin değilken, Model_Muğla’da ise
beş α düzeyinde de etkindir. Turgut Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de sadece α=0,25 ve
α=0,50 düzeyinde etkin değilken, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de, etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Menteşeçayı, Turgut ve Yatağan Orman İşletme
Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde, sadece Model_Muğla’da etkindir. Bağyaka
Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da,
sadece α=0,00 düzeyinde etkin değildir.
Menteşeçayı, Turgut ve Yatağan Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda,
Model_Ege’nin beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model_Muğla’da, sadece
α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Bağyaka Orman İşletme Şefliği’ne yönelik
bulgularda,
Model_Ege’nin beş
α
düzeyinde de etkinlik
kaybı
bulunmakta iken,
Model_Muğla’da, sadece α=0,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Yılanlı Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Yılanlı
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Yılanlı Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki
orman işletme şefliklerinin tamamı etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Boyalı, Göktepe ve Muratlar Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde
etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Yılanlı, Şenyayla ve Namnam Orman İşletme
Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00
düzeyinde etkindir. Çakmak Orman İşletme Şefliği, Model_Muğla’da, sadece α=1,00
düzeyinde etkin iken, Model_Ege’de ise sadece α=0,75 ve α=1,00 düzeyinde etkindir.
Boyalı, Göktepe ve Muratlar Orman İşletme Şefliği’nde, hem Model_Muğla’nın ve hem
de Model_Ege’nin α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyine yönelik bulgularında etkinlik
kaybı
bulunmakta
iken,
α=1,00
düzeyine
yönelik
bulgularında
etkinlik
kaybı
bulunmamaktadır. Yılanlı, Şenyayla ve Namnam Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmakta iken, Model_Muğla’da, sadece
α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Çakmak Orman İşletme Şefliği’nde,
Model_Muğla’nın sadece α=1,00 düzeyinde, Model_Ege’de ise sadece α=0,75 ve α=1,00
düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
104
Çizelge 44. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Yılanlı Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Boyalı
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çakmak
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Göktepe
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yılanlı
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Muratlar
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Şenyayla
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Namnam
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Boyalı
0,8575
0,8355
0,8705
0,8781
0,8838
0,9499
0,9522
0,9710
1
1
Çakmak
0,8575
0,9995
0,9996
0,9996
0,9997
0,9997
0,9999
1
1
1
Göktepe
0,8785
0,7790
0,8825
0,8160
0,9062
0,8527
0,9508
0,8898
1
1
Yılanlı
0,8105
0,7790
0,8553
0,8091
0,8989
0,8479
0,9414
0,9098
1
0,9890
Muratlar
0,9761
0,8611
0,9999
0,8172
0,9999
0,8272
0,9414
0,8677
1
1
Şenyayla
0,7919
0,7550
0,9326
0,7866
0,8425
0,8651
0,9045
0,8677
1
0,9738
Namnam
0,7919
0,8661
0,8928
0,8762
0,8425
0,8877
0,9187
0,9028
1
0,9549
Boyalı
0,1425
0,1645
0,1295
0,1219
0,1162
0,0501
0,0478
0,0290
0
0
Çakmak
0,1425
0,0005
0,0004
0,0004
0,0003
0,0003
0,0001
0
0
0
Göktepe
0,1215
0,2210
0,1175
0,1840
0,0938
0,1473
0,0492
0,1102
0
0
Yılanlı
0,1895
0,2210
0,1447
0,1909
0,1011
0,1521
0,0586
0,0902
0
0,0110
Muratlar
0,0239
0,1389
0,0001
0,1828
0,0001
0,1728
0,0586
0,1323
0
0
Şenyayla
0,2081
0,2450
0,0674
0,2134
0,1575
0,1349
0,0955
0,1323
0
0,0262
Namnam
0,2081
0,1339
0,1072
0,1238
0,1575
0,1123
0,0813
0,0972
0
0,0451
Kavaklıdere Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine
Yönelik Bulgular:
Kavaklıdere Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Bellibol, Gökçay ve Menteşe Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Kavaklıdere
Orman İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da
ise α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkindir.
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Gökçay ve Kavaklıdere Orman İşletme Şefliği, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değildir. Bellibol Orman
105
İşletme Şefliği, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve
α=0,75 düzeyinde etkin değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Menteşe Orman İşletme Şefliği,
Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin değilken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00
düzeyinde etkindir.
Çizelge 45. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Kavaklıdere Orman İşletme Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Bellibol
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Gökçay
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kavaklıdere
1
0,8585
1
0,8589
0,9783
0,8968
0,9647
0,9333
0,9494
0,9310
Menteşe
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bellibol
0,9367
0,9174
0,9567
0,9300
0,9618
0,9300
0,9860
0,9300
1
1
Gökçay
0,8624
0,7876
0,8867
0,8202
0,9094
0,8680
0,9462
0,9285
0,9971
0,9798
Kavaklıdere
0,7571
0,6499
0,7829
0,6832
0,8164
0,7343
0,8539
0,8022
0,8988
0,8558
Menteşe
0,8922
0,8244
0,9011
0,8292
0,8164
0,8474
0,9497
0,9004
1
0,9873
Bellibol
0,0633
0,0826
0,0433
0,0700
0,0382
0,0700
0,0140
0,0700
0
0
Gökçay
0,1376
0,2124
0,1133
0,1798
0,0906
0,1320
0,0538
0,0715
0,0029
0,0202
Kavaklıdere
0,2429
0,3501
0,2171
0,3168
0,1836
0,2657
0,1461
0,1978
0,1012
0,1442
Menteşe
0,1078
0,1756
0,0989
0,1708
0,1836
0,1526
0,0503
0,0996
0
0,0127
Gökçay
ve
Kavaklıdere
Orman
İşletme
Şefliği’ne
yönelik
bulgularda,
hem
Model_Muğla’da ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Bellibol Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem Model_Muğla’da ve hem de
Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmakta iken,
α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Menteşe Orman İşletme Şefliği’ne yönelik
bulgularda,
Model_Ege’de
beş
α
düzeyinde
de
etkinlik
kaybı
bulunmakta
iken,
Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
Dalaman Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Dalaman Orman İşletme Müdürlüğü kapsamındaki orman işletme şefliklerinin
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Bahtiyar, Ortaca ve Dalaman Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Çaldere Orman
106
İşletme Şefliği, Model_Muğla’da beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Ege’de ise sadece
α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde etkin değildir.
Çizelge 46. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Dalaman Orman İşletme Müdürlüğü
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Bahtiyar
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çaldere
1
0,8756
1
0,9636
1
1
1
1
1
1
Ortaca
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Dalaman
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8362
1
0,9785
Bahtiyar
0,8988
0,7400
0,9194
0,7525
0,9294
0,7802
0,9370
Çaldere
0,9819
0,6316
0,8671
0,7192
0,9331
0,8888
0,9726
0,9260
1
1
Ortaca
0,7298
0,7746
0,8392
0,8878
0,9306
0,9059
0,9936
0,9155
1
1
Dalaman
0,7334
0,7179
0,9982
0,7836
0,9092
0,8113
0,9218
0,8726
1
0,9692
Bahtiyar
0,1012
0,2600
0,0806
0,2475
0,0706
0,2198
0,0630
0,1638
0
0,0215
Çaldere
0,0181
0,3684
0,1329
0,2808
0,0669
0,1112
0,0274
0,0740
0
0
Ortaca
0,2702
0,2254
0,1608
0,1122
0,0694
0,0941
0,0064
0,0845
0
0
Dalaman
0,2666
0,2821
0,0018
0,2164
0,0908
0,1887
0,0782
0,1274
0
0,0308
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Çaldere ve Ortaca Orman İşletme Şefliği, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin
değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Bahtiyar ve Dalaman Orman İşletme Şefliği,
Çaldere ve Ortaca Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem Model_Muğla’da
ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkinlik kaybı
bulunmakta iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Bahtiyar ve Dalaman
Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı
bulunmakta
iken,
Model_Muğla’da,
sadece
α=1,00
düzeyinde
etkinlik
kaybı
bulunmamaktadır.
Kemer Orman İşletme Müdürlüğü’ne Bağlı Orman İşletme Şefliklerine Yönelik
Bulgular:
Kemer
Orman
İşletme
Müdürlüğü
kapsamındaki
orman
işletme
şefliklerinin
107
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Kemer, Seki ve Yapraktepe Orman İşletme Şefliği,
hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkindir. Akçay Orman
İşletme Şefliği, Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkin iken, Model_Muğla’da ise sadece
α=0,00 düzeyinde etkin değildir.
Çizelge 47. Model_Muğla ile Model_Ege’nin Kemer Orman İşletme Müdürlüğü Kapsamındaki
Orman
İşletme
Şefliği
α=0,00
Muğla
α=0,25
Ege
Muğla
α=0,50
Ege
Muğla
α=0,75
Ege
α=1,00
Muğla
Ege
Muğla
Ege
Kemer
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Seki
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Yapraktepe
Akçay
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8998
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Kemer
0,9023
0,9023
0,9297
0,9297
0,9547
0,9543
0,9782
0,9771
1
1
Seki
0,9553
0,8628
0,9755
0,8859
0,9893
0,9103
0,9972
0,9360
1
1
Yapraktepe
0,7296
0,5575
0,8010
0,6371
0,8714
0,7498
0,9394
0,8505
1
0,9742
Akçay
0,4437
0,5159
0,5145
0,6082
0,6648
0,7191
0,8324
0,8318
1
0,9915
Kemer
0,0977
0,0977
0,0703
0,0703
0,0453
0,0457
0,0218
0,0229
0
0
Seki
0,0447
0,1372
0,0245
0,1141
0,0107
0,0897
0,0028
0,0640
0
0
Yapraktepe
0,2704
0,4425
0,1990
0,3629
0,1286
0,2502
0,0606
0,1495
0
0,0258
Akçay
0,5563
0,4841
0,4855
0,3918
0,3352
0,2809
0,1676
0,1682
0
0,0085
Alt sınır etkinlik değerlerine göre, Kemer ve Seki Orman İşletme Şefliği, hem
Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkin
değilken, α=1,00 düzeyinde etkindir. Yapraktepe ve Akçay Orman İşletme Şefliği,
Kemer ve Seki Orman İşletme Şefliği’ne yönelik bulgularda, hem Model_Muğla ve hem
de Model_Ege’de α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmakta
iken, α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır. Yapraktepe ve Akçay Orman İşletme
Şefliği’ne yönelik bulgularda ise Model_Ege’de beş α düzeyinde de etkinlik kaybı bulunmakta
iken, Model_Muğla’da, sadece α=1,00 düzeyinde etkinlik kaybı bulunmamaktadır.
108
5. Sonuç ve Öneriler
Daha öncede ifade edildiği gibi, bu araştırmada, hem Denizli, İzmir ve Muğla Orman
Bölge Müdürlüğü bazında ayrı ayrı ve hem de Ege Bölgesi bazında orman işletme
şefliklerinin etkinliklerinin nasıl değerlendirileceği ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Öncelikle,
orman işletme şefliklerinin 2007-2009 yıllarına ait etkinliği, girdiye yönelik CCR modeli
temelinde, Wang et al. (2005) tarafından geliştirilen BVZA tekniği ile değerlendirilmiştir. Daha
sonra, Minimax Pişmanlık Yaklaşımı ile BVZA sonuçlarına göre elde edilen alt ve üst sınır
etkinlik değerleri kullanılarak maksimum etkinlik kaybı değerleri hesaplanmıştır. Böylece;
orman işletme şeflikleri, en iyi etkinlikten en düşük etkinliğe doğru sıralanmıştır. Ayrıca;
araştırma sonucunda, matematiksel işlemlerin gerçekleştirilmesi amacıyla bir BVZA Modülü
hazırlanmıştır.
BVZA Modülü, karar birimlerinin üç faaliyet dönemine yönelik etkinlik düzeylerini, üçgen
üyelik fonksiyonuna göre Microsoft Office Excel Çözücü Eklentisinden yararlanarak
hesaplamaktadır. Modül, en fazla 225 karar biriminin etkinliğini, en fazla 100 adet değişken
(en fazla 50 adet girdi ve 50 adet çıktı değişken) kullanarak analiz etmektedir. Buna göre,
BVZA modülü ile
i) Değişken değerlerinin önce üçgen üyelik fonksiyonuna göre bulanık değerli verilere
ve daha sonra da bu verilerin α düzeyi bazında aralık değerli verilere dönüştürülmesi,
ii) Alt ve üst sınır etkinlik değerlerinin hesaplanması,
iii) Minimaks Pişmanlık Yaklaşımına göre karar birimlerinin en iyiden en düşük etkinliğe
doğru sıralanması
işlemleri gerçekleştirilmektedir.
Araştırma sonuçlarına göre, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde,
Model_Denizli ve Model_İzmir’deki orman işletme şefliklerinin tamamında, Model_Muğla’daki
şefliklerin en az % 92’sinde ve Model_Ege’deki şefliklerin ise en az % 97’sinde etkinlik kaybı
bulunmaktadır (Şekil 3). Diğer taraftan; α=1,00 düzeyinde, Model_Denizli’deki şefliklerinin %
45’inde, Model_İzmir’deki şefliklerin % 43’ünde, Model_Muğla’daki şefliklerin % 23’ünde,
Model_Ege’deki şefliklerin % 52’sinde etkinlik kaybı bulunmaktadır.
Alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından, Model_Denizli’de Buldan, Sarayköy,
Eşme ve Uşak; Model_İzmir’de Başlamış, Gördes, Ödemiş, Şahinkaya ve Torbalı;
Model_Muğla’da Çine, Göcek, Karacahisar, Karpuzlu, Kayadere, Ören, Yenice ve Yerkesik
Orman İşletme Şefliği beş α düzeyinde de etkin değildir. Aynı kapsamda, Model_Ege’de, alt
ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından, Akhisar, Aydın, Baklan, Buldan, Çal, Çine, Çivril,
Fethiye,
Göcek,
Gördes,
Karacahisar,
Karpuzlu,
Kavaklıdere,
Kayadere,
Kelekçi,
Kemerbarajı, Manisa, Ödemiş, Ören, Şahinkaya, Turgutlu, Ula, Ulubey, Uşak, Yenice,
109
Yerkesik, Yeşilyurt ve Zeytinliova olmak üzere 28 Orman İşletme Şefliği, beş α düzeyinde de
etkin değildir.
100%
90%
Etkinlik Kaybı Yüzdesi
80%
70%
60%
Model_Denizli
50%
Model_İzmir
40%
Model_Muğla
30%
Model_Ege
20%
10%
0%
0,00
0,25
0,50
0,75
1,00
α Düzeyi
Şekil 3. Modellerin α Düzeyine Göre Etkinlik Kaybı Yüzdesi
En iyi etkinliğe, α=0,00; α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeyinde, Model_Denizli’de
Acıpayam, Kocabaş ve Eskere; Model_İzmir’de Karaburun, Göçbeyli, Sarıgöl ve Bornova,
Model_Muğla’da Karaçam, Sarıçay ve Bağyaka, Model_Ege’de ise Yatağan (Acıpayam),
Yazır ve Bayır Orman İşletme Şefliği sahiptir. Diğer taraftan; α=1,00 düzeyinde ise, Denizli
OBM’de, Banaz, Çamsu, Çardak, Çatak, Çiçekli, Eskere, Eşenler, Göldağı, Güney, Güre,
Kocabaş, Konak, Köprübaşı, Sivaslı, Yatağan, Yazır, Yelkencidağ; İzmir OBM’de, Bergama,
Beydağ, Bornova, Dikili, Göktepe, Gümüldür, Karaburun, Kavakalan, Kınık, Kiraz, Kozak,
Kula, Menemen, Salihli, Seferihisar, Sarıgöl, Saruhanlı, Selendi, Soma, Tire, Urla, Y.Şakran;
Muğla OBM’de ise Ağla, Akköprü, Bayır, Bellibol, Beyobası, Bodrum, Boyalı, Çakmak,
Çaldere, Çetibeli, Gökova, Göktepe, Güneydağ, Hisarönü, Karabörtlen, Karacasu, Kemer,
Koçarlı, Köyceğiz, Marmaris, Muğla, Mumcular, Muratlar, Nazilli, Ortaca, Sarıcaova, Sarıçay,
Seki, Sultaniye, Üzümlü, Yaraş, Yenipazar Orman İşletme Şefliği en iyi etkinliğe sahiptir.
α düzeyine göre değişmekle birlikte, Model_Denizli’de Eşme ve Uşak, Model_İzmir’de
Gördes ve Gaziemir, Model_Muğla’da Çine, Aydın ve Ören, Model_Ege’de ise Selimiye,
Aydın ve Ören Orman İşletme Şefliği, en düşük etkinlik düzeyindedir.
110
Üst sınır etkinlik değerlerine göre, Eskere Orman İşletme Müdürlüğü’nde yer alan
orman işletme şefliklerinin tamamı, hem Model_Denizli ve hem de Model_Ege’de etkindir.
Aynı kapsamda, Köyceğiz, Marmaris ve Yılanlı Orman İşletme Müdürlüğü’nde yer alan
orman işletme şefliklerinin tamamı, hem Model_Muğla ve hem de Model_Ege’de etkindir.
Orman işletme şeflikleri, OGM’nin taşra teşkilatı içinde orman işletme müdürlüklerine
bağlı olarak faaliyetlerini sürdüren birimleridir. Orman işletme şeflikleri, 173 yıllık deneyimi
bulunan bir ormancılık teşkilatı içinde yer almakta olup, 24 Ocak 2011 tarih ve 27825 sayılı
Resmi Gazetede yayınlanan OGM Taşra Teşkilatı Kuruluş ve Görev Yönetmeliği’ndeki
ölçütler dikkate alınarak kurulmaktadır. Bu ölçütler, orman işletme şefliklerinde çok sayıda
faaliyetin yürütüldüğünü de göstermektedir.
Bu araştırmada, orman işletme şefliklerinde yürütülen önemli faaliyetler, i) ormanların
korunması ve orman zararlıları ile mücadele, ii) orman suçlarını önleme, iii) orman suçu
oluştuktan sonraki idari ve adli işlemler, iv) orman yangınları, v) silvikültürel faaliyetler, vi)
kadastro-mülkiyet faaliyetleri, vii) mera ıslahına yönelik faaliyetler, viii) odun dışı orman
ürünlerine yönelik faaliyetler, ix) asli orman ürünlerinin üretim ve pazarlama faaliyetleri, x)
orman kaynaklarının planlanması ve fonksiyonel ormancılık faaliyetleri, xi) sosyal ve politik
sorunlara yönelik halkla ilişkiler faaliyetleri, xii) makine-ikmal, yol ve bina-inşaat işleri
başlıklarında toplanmıştır.
Bu araştırma kapsamında geliştirilen 4 modelde, orman işletme şeflikleri için önemli
görülen 12 girdi ve 13 çıktı değişkenden oluşan toplam 25 adet değişken esas alınarak
orman işletme şefliklerinin etkinliği ölçülmüştür. Bu değişkenler, esasen, orman işletme
şefliklerinde iş yoğunluğuna neden olan en önemli faaliyetleri göstermektedir.
VZA’da etkin olmayan karar birimleri, mevcut girdi düzeyinde, daha fazla çıktı üreterek
ya da mevcut çıktı düzeyinde daha az kaynak kullanarak etkin olabilirler. VZA ile elde edilen
bu sonuçlar, uygun bir organizasyon yapısının oluşturulmasında kullanılmaktadır. Bu
araştırmada, en düşük etkinlik düzeyinde bulunan Eşme, Uşak, Gördes, Gaziemir, Aydın,
Çine, Ören ve Selimiye Orman İşletme Şefliği’nin kaynaklarını etkin bir biçimde kullanmadığı
görülmektedir. Buna göre, en düşük etkinlik düzeyinde bulunan bu orman işletme
şefliklerinin, etkin olabilmesi için özellikle, orman alanı, toplam eta, nüfus gibi değişkenler
bakımından tekrar gözden geçirilmesi ve en az ikiye bölünmesi gerekmektedir.
Ormancılık faaliyetlerinin açık hava koşullarında gerçekleştirilmesi nedeniyle, orman
işletme şefliklerinin hem kendi içinde, hem de diğer orman işletme şefliklerine göre amaç,
yetişme muhiti, yönetsel, sosyo-ekonomik vb özellikleri farklılık gösterebilir. Bu farklılaşma,
orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeyinin de değişmesine yol açabilir. Ancak; ekinlik
ölçümleri, orman işletme şefliklerinin kaynak kullanım düzeyinin saptanmasına ve bunların
birbiriyle karşılaştırılmasına olanak tanımaktadır. Diğer taraftan; etkinlik ölçümleri, belirlenen
111
orman ürün ve hizmetlerine yönelik ölçütler bakımından orman işletme şefliklerinin etkinlik
düzeyinin zamanla nasıl bir gelişme gösterdiğinin izlenebilmesi açısından da önemlidir.
Orman ürün ve hizmetlerine yönelik gerçekleştirilen faaliyetlerin, yıl bazında, orman
işletme şefliklerinin kendisiyle ve sektör içindeki diğer orman işletme şeflikleriyle
karşılaştırılmasına yönelik değerlendirmeler, aynı zamanda sürdürülebilir orman yönetiminin
gereksinim duyduğu verilerin üretilmesi açısından önemlidir. Nitekim; Türkiye’de orman
işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerini izleyen ve diğer orman işletme şeflikleriyle
karşılaştıran bir yapı henüz kurulmamıştır. Bu araştırma, orman işletme şefliklerinin ve diğer
ormancılık birimlerinin etkinlik düzeylerini izlemeye yönelik olarak geliştirilecek bir
mekanizmanın altlığının oluşturulmasına da katkı sağlamaktadır.
Orman mühendisleri, dokuz dereceli Likert ölçeği ile etkinlik analizlerinde yer alması
gereken değişkenleri hem her bir OBM, hem de Ege Bölgesi için ayrı ayrı kararlaştırmıştır.
Buna göre, Denizli OBM’de en çok önem verilen üç değişken dikili kabuklu gövde hacmi,
bakım üretimine yönelik dikili kabuklu gövde hacmi ve arozöz sayısıdır. Bu değişkenler, İzmir
OBM için ormanlık alandaki toplam nüfus, toplam yangın sayısı ve üretilen endüstriyel odun
miktarı; Muğla OBM için dikili satış miktarı, ormanlık alanlardan verilen izin sayısı ve dikili
kabuklu gövde hacmi; Ege Bölgesi için ise ormanlık alandaki toplam nüfus, dikili kabuklu
gövde hacmi ve orman alanıdır.
Aynı kapsamda, orman mühendisleri, koruya tahvil (baltalık) etası, şeflik idare
binasından şeflik ünitesi orta noktasına olan uzaklık, ormancılık dışındaki faaliyetlerin
yoğunluğu, koruya tahvil çalışması yapılan alan miktarı, üretilen toplam fidan miktarı, doğal
nedenlerden çıkan yangın adedi, motosiklet sayısı, koruya tahvil (baltalık) üretimi, üretilen
odun dışı orman ürünü miktarı, tarife bedeli ile yakacak odun satış miktarı ve zati ihtiyaç
yakacak odunu satış miktarı değişkenlerinin hem OBM, hem de Ege Bölgesi için yapılacak
etkinlik analizinde kullanılmaması gerektiğini düşünmektedir.
Ormancılık faaliyetlerine yönelik birçok bilgi, elektronik ortam yerine, çoğunlukla kağıt
üzerinde arşivde saklanmaktadır. Son yıllarda, kurumsal bilgisayar alt yapısının gelişmesiyle
birlikte, bazı bilgiler, bilgisayar ortamında bulunsa da, bu bilgilere uzaktan erişim imkânı
bulunmamaktadır. Bu araştırmada, 164 orman işletme şefliğinin 2007-2009 yıllarına ait 73
adet yılsonu gerçekleşme verisine gereksinim duyulmuştur. Bu verilerin orman işletme
şefliklerinden standart biçimde toplanması amacıyla bilgi formu adı verilen cetveller
hazırlanmıştır. Daha sonra, resmi yazışma ile orman işletme şefliklerinden bilgi formlarını
doldurmaları istenmiş ve aynı şekilde doldurulmuş olan bilgi formları, resmi üst yazıyla
araştırma ekibine ulaştırılmıştır.
Etkinlik değerlendirmeleri, karar birimleri bazında süreklilik arz eden faaliyetlerden olup,
verilere, hızlı ve sürekli erişimi gerektirir. Bu araştırmada, orman işletme şefliklerinin 2007112
2009 yıllarındaki faaliyetlerine yönelik veriler, yaklaşık 5 ayda toplanmıştır. Veriler ilgili
dönem için geçerli olduğundan, ilerleyen zamanlarda yapılacak etkinlik değerlendirmelerinde
de, veri toplamak amacıyla benzer bir süreye gereksinim duyulacaktır. Bu nedenle, etkinlik
değerlendirmelerinde, veri toplama aşaması, hem uzun bir zaman almakta, hem de maliyete
yol açmaktadır.
Karar birimleri için hesaplanan etkinlik değerleri, analizde kullanılacak değişkenlere ve
karar birimlerinin bu değişkenlere yönelik verilerine oldukça bağımlıdır. Oysa; resmi yazışma
yoluyla veri toplama yönteminde, araştırmacıların verilerin güvenilirlik düzeyini test etme
olanağı, çoğu zaman bulunmamakta ve gönderilen verilerin büyük ölçüde doğru olduğu
varsayılmaktadır. Bu durum, diğer çok ölçütlü karar verme tekniklerinde de olduğu gibi,
etkinlik analizine yönelik sonuçları da etkileyebilecek niteliktedir. Bu nedenle, verilerin
güvenilirlik düzeyi, etkinlik hesaplamaları için ayrı bir önem taşımaktadır.
Bu araştırmada, orman işletme şefliklerinin bilgi formundaki veriler için beyan ettiği
yılsonu gerçekleşme değerlerinin bir kısmı, hem orman işletme müdürlüklerinin, hem de idarimali işler, işletme pazarlama, plan proje, silvikültür ve makine ikmal şube müdürlüklerinin
arşivinde yer alan bir takım yılsonu gerçekleştirme verileri ile karşılaştırılmıştır. Veriler, ancak
bu kısmi karşılaştırma ve düzeltme işleminden sonra kullanılmıştır.
Yukarıda ifade edilen sorunlar, ancak orman kaynakları yönetimi konusunda ulusal bir
ormancılık veritabanının hazırlanması ile çözümlenebilir. Bu nedenle, önümüzdeki dönemde,
Orman ve Su İşleri Bakanlığı ile OGM’nin gerçekleştirmesi gereken öncelikli faaliyetlerinden
birisi, ormancılık veritabanının hazırlanması olmalıdır. Böylece; ormancılıkta, veri eksikliği,
verilere erişememe, güvenirliliği düşük veri, maliyet ve zaman kaybı vb. sorunlar ortadan
kalkacaktır. Ayrıca; ormancılık veri tabanı, özellikle etkinlik veya verimlilik konularında
yapılacak analiz ve değerlendirmeleri kolaylaştıracaktır.
Ormancılık
veri tabanının geliştirilmesi için birkaç yıllık
döneme gereksinim
bulunmaktadır. Bu süreci değerlendirmek açısından, ilk etapta, ormancılık birimlerininin
yılsonu gerçekleşme verileri, orman bölge müdürlüklerinin mevcut web sitelerinden
yayınlanabilir. Nitekim, ormancılık birimlerine yönelik birtakım istatistiki bilgiler, zaten mevcut
web sitelerinde yer almakta olduğundan, bu bilgilerin yayınlaması, fazladan bir maliyet ve
işgücüne yol açmayacaktır.
Ormancılık faaliyetlerine yönelik kayıtların ulusal ormancılık veritabanında tutulması,
OGM’nin gerek merkez teşkilatındaki birimlerin, gerekse taşra teşkilatındaki birimlerin
etkinliklerinin ayrı ayrı ve sistematik olarak değerlendirilmesine de olanak tanıyacaktır. Diğer
taraftan, bu araştırmada kararlaştırılan değişkenlere yönelik verilere, ilgili veri tabanından
doğrudan erişim imkânı verilmesi durumunda, orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeyleri,
113
BVZA Modülü ile kolaylıkla hesaplanabilecektir. Böylece, orman işletme şefliklerinin etkinlik
düzeyleri, sistematik olarak izlenebilir ve karşılaştırılabilir bir yapıya dönüştürülmüş olacaktır.
Orman işletme şefliklerine yönelik etkinlik değerlendirmelerini gerçekleştirmek amacıyla
Orman Genel Müdürlüğü Merkez Teşkilatında, Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı, Taşra
Teşkilatında ise Orman Bölge Müdürlükleri bünyesindeki Plan Proje (Orman İdaresi ve
Planlama) Şube Müdürlükleri görevlendirilmiştir. Ancak, ilgili brimlerin iş yükünün fazla
olması ve etkinlik değerlendirmelerinin yapılmasına yönelik kısıtlardan dolayı etkinlik
değerlendirmeleri
yapılamamaktadır.
Bu
nedenle,
bu
birimlerde
etkinlik
değerlendirmelerinden sorumlu olacak bir personelin görevlendirilmesi gerekmektedir.
Araştırmada tespit edilen diğer bir hususta, orman işletme şefliklerinin yürüttüğü
faaliyetler arasında olmasına rağmen, bazı faaliyetlere yönelik harcamaların, orman işletme
şefliği yerine, orman işletme müdürlüğü tarafından gerçekleştirilmesidir. Bu nedenle, orman
koruma gideri, orman yangınları ile mücadele gideri, orman yolları yapım, onarım ve diğer
gideri ile genel yönetim giderine yönelik harcamalar, orman işletme şeflikleri tarafından takip
ve kontrol edilmemektedir. Bu durum, orman işletme şefliği düzeyinde, etkinlik, verimlilik ve
maliyetlendirme konularında yapılacak araştırmaların sonuçlarını etkileyecek düzeydedir.
Orman işletme şefliklerinde, ekolojik, ekonomik, sosyal ve kültürel nitelikteki orman
ürün ve hizmetleri için çok sayıda faaliyet gerçekleştirilmektedir. Ancak; Çizelge 1’de sunulan
orman işletme şefliklerinin gerçekleştirdiği önemli faaliyetler listesi ile bilgi formunda yer alan
73 adet veri incelendiğinde, yürütülen faaliyetlerin, sadece odun hammaddesi üretimine ve
ormanların korunmasına yönelik olduğu görülmektedir. Bu durum, odun hammaddesi üretimi
dışında yer alan orman ürün ve hizmetlerine, orman işletme şeflikleri düzeyinde fazla önem
verilmemesi; fonksiyonel ormancılık sistemine tam olarak geçilmemesi ve orman ürün ve
hizmetlerine yönelik ölçüt ve göstergelerin, henüz orman işletme şefliği düzeyinde
saptanmamasıyla
açıklanmaktadır.
İlerleyen
dönemde,
etkinlik
değerlendirmelerinin
sistematik olarak gerçekleştirilmesi için, öncelikle, gerçekleştirilen bütün orman ürün ve
hizmetlerine yönelik verilerin tespit edilmesi ve bunların yine ormancılık veri tabanında
sistematik olarak tutulması gerekmektedir. Bunun için de, ormancılık birimlerinde
gerçekleştirilen işler, hem dikey, hem de yatay olarak tespit edilmeli, yani ormancılık
örgütünde iş analizi çalışmalarının yapılmasına biran önce başlanılmalıdır.
Odun hammaddesi üretimi dışındaki orman ürün ve hizmetlerine yönelik kayıtların
orman işletme şefliklerinde sistematik olarak tutulmaması nedeniyle, bu araştırmada
gerçekleştirilen etkinlik değerlendirmesi, odun hammaddesi üretimine yönelik verilere bağımlı
kalmıştır. İlerleyen süreçte, yukarıda ifade edilen verilerin tutulması, saklanması ve erişimine
yönelik sorunların giderilmesiyle, orman işletme şeflikleri düzeyinde gerçekleştirilecek etkinlik
değerlendirme çalışmalarından daha sağlıklı sonuçlar alınabilecektir.
114
Araştırma sürecinde tespit edilen diğer bir konuda, üretim ve silvikültürel faaliyetlere
yönelik birim maliyetlerin ulusal düzeyde belirlenmiş olmasıdır. Bu durum, orman işletme
şefliklerinin ilgili kalemler için aynı birim maliyetleri kullanmasına neden olmakta ve etkinlik
değerlendirmelerini olumsuz etkilemektedir. Bu tip birim fiyatların bölgesel veya daha küçük
düzeylerde tespit edilmesi ile orman işletme şeflikleri düzeyinde daha etkin verilere
ulaşılacaktır.
Klasik VZA ile gerçekleştirilen etkinlik değerlendirmeleri, başlangıçta kuruluşların genel
olarak teknik etkinliğinin ölçülmesi sorunu üzerine yoğunlaşmış iken, günümüzde daha dar
kapsamda,
yani
konu
bazında
gerçekleştirilmektedir.
Türkiye’de
gerçekleştirilen
araştırmalarda ise büyük ölçüde, kuruluşların teknik etkinliği değerlendirilmektedir. Detaylı
verilere ulaşılamamasından dolayı konu veya faaliyet bazında değerlendirmeler azınlıkta
kalmaktadır. BVZA tekniğinin gelişimini henüz tamamlamamış olması ve çözümlemeleri
gerçekleştirilecek programların yaygınlaşmaması nedeniyle de, BVZA ile gerçekleştirilen
etkinlik değerlendirmeleri hipotetik olarak sürdürülmekte veya kuruluşların teknik etkinliği
ölçümüne odaklanmaktadır.
Türkiye’de BVZA ile gerçekleştirilen analizler, BVZA çözümlemelerini gerçekleştiren
programlara ulaşılamaması nedeniyle, klasik VZA ile yapılan değerlendirmelerin aksine,
oldukça azdır. Bulanık VZA değerlendirmelerini gerçekleştiren bir BVZA modülünün bu
araştırma sonucunda hazırlanmış olması, Türkiye’de bu konuda gerçekleştirilecek analizlerin
artmasına olanak sağlayacaktır. Diğer taraftan, BVZA ile birimlerinin teknik etkinliğinin
değerlendirilmesi yanında, yönetsel nitelikteki kararların da etkinliği değerlendirilmektedir.
İlerleyen süreçte, ormancılıktaki birçok faaliyetin analizinde, özellikle arazi tahsisi
problemlerinin çözümlenmesinde BVZA’dan daha çok yararlanılabilir.
Sonuç olarak, orman işletme şefliklerinin etkin bir biçimde yönetilmesinde, sorumluluk
alanlarının belirlenmesinde, şeflikler arasındaki rekabet ortamının oluşturulmasında,
amenajman planlarında gereksinim duyulan ekonomik etkinliğe yönelik değerlendirmelerde,
teşvik sisteminin kurulmasında, bu araştırmanın sonuçlarından ve geliştirilen BVZA
modülünden yararlanılmalıdır.
115
6. Kaynaklar
AHN, T.S., Efficiency Related Issues in Higher Education: A DEA Aproach, (Ph.D.
Thesis), The University of Texas at Austin (1987).
AKAL, Z., İşletmelerde Performans Öçlüm ve Denetimi. Milli Prodüktivite Merkezi
Yayınları No: 473, 6. Basım, Ankara, (2005), 463s.
ALIM, E., Veri Zarflama Analizi ve Orman Yönetiminde Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi,
Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2004), 112s.
ALTUNAL, S., Bulanık Veri Zarflama Analizi Üzerine Bir Araştırma. Dokuz Eylül
Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi,
(2006).
ALTUNEL (AÇIKGÖZ), T., Orman İşletmelerinin Etkinliklerine İlişkin Finansal
Çözümlemeler. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimler Enstitüsü, Ormancılık Ekonomisi Anabilim
Dalı, Yüksek Lisans Tezi, (2003).
AMIRTEIMOORI, A, KORDROSTAMI, S., Multi-Component Efficiency Measurement
with Imprecise Data. Applied Mathematics And Computation 162, (2005), pp:1265–1277.
AMIRTEIMOORI, A., JAHANSHAHLOO, G., KORDROSTAMI, S., Ranking of Decision
Makingin Data Envelopment Analysis: A distance-based approach. Applied Mathematics And
Computation 171, (2005), pp:122–135.
ANGIZ MZ, EMROUZNEJAD, A, MUSTAFA, A., Fuzzy Assessment of Performance of
a Decision Making Units Using DEA: A non-radial approach. Expert Systems with
Applications 37, (2010a), pp:5153–5157.
ANGIZ, MZ, EMROUZNEJAD, A., MUSTAFA, A., AL-ERAQI, AS., Aggregating
Preference Ranking with Fuzzy Data Envelopment Analysis. Knowledge-Based Systems 23,
(2010b), pp:512–519.
ANGIZ, MZ, MUSTAFA, A., EMROUZNEJAD, A.,Ranking Efficient Decision-Making
Units in Data Envelopment Analysis Using Fuzzy Concept. Computers & Industrial
Engineering 59, (2010c), pp:712–719.
ANONİM, Orman Genel Müdürlüğü Yeniden Yapılanma ve Norm Kadro Projesi (Cilt:3,
Önerilen Yapı Son Rapor, Merkez ve Taşra Teşkilatı), Türkiye ve Orta Doğu Amme İdaresi
Enstitüsü, Ankara, (2002),122s.
ANONİM, Ulusal Ormancılık Programı (2004–2023), Çevre ve Orman Bakanlığı,
Ankara, (2004), 95s.
AYDEMİR, Z., C., Bölgesel Rekabet Edilebilirlik Kapsamında İllerin Kaynak Kullanım
Görece Verimlilikleri:Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Uzmanlık Tezi, DPT Yayın No:2664,
Ankara, (2002), 192s.
116
AZADEH, A., ALEM, SM., A Flexible Deterministic, Stochastic And Fuzzy Data
Envelopment Analysis Approach for Supply Chain Risk And Vendor Selection Problem:
Simulation Analysis. Expert Systems with Applications, 37, (2010), pp: 7438–7448.
BAKIRCI, F., Üretimde Etkinlik ve Verimlilik Ölçümü Veri Zarflama Analizi Teori ve
Uygulama, Atlas Yayınları, Ankara, (2006), 250s.
BALTEIRO, L., D., HERRUZO, A., C., MARTINEZ, M., GONZA´LEZ-PACHOŃ, J., An
Analysis of Productive Efficiency and Innovation Activity Using DEA: An Application to
Spain’s Wood-Based Industry. Journal of Forest Policy And Economics, Vol: 8, (2006),
pp:762-773.
BANKER, R., D., CHARNES, A., COOPER, W., W., Some Models for Estimating
Technical And Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Journal of Management
Science, Vol:30, (1984), pp:1078-1092.
BAŞAR, M., TOSUNOĞLU, Ş., KILIÇARSLAN, M. Türkiye’de Orman Döner Sermaye
İşletmelerinin Etkinlik Analizi:Sorunlar, Çözümler ve Politika Önerileri. Tübitak Araştırma
Projesi, Proje No:107K552, (2009).
BAYKAL, N., BEYAN, T., Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Bıçakçılar Kitabevi Yayın
No:9, Matematik Dizisi No:1, Ankara, (2004a), 413s.
BOSETTI, V., BUCHNER B., Data Envelopment Analysis of Different Climate Policy
Scenarios. Ecological Economics 68, (2009), pp:1340–1354.
ÇAĞLAR, Y., ÖNCER, M., Devlet Orman İşletmelerinde Başarı Düzeylerinin
Belirlenmesi, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları No:420, Ankara, (1990), 52s.
ÇAĞLAR, Y., Verimlilik ve Orman İşletmelerinde Verimlilik Düzeyinin Ölçümü. İstanbul
Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Cilt:38, Sayı:2, İstanbul, (1988), s:107–119.
CANDEMİR, M., DELİKTAŞ, E., Türkiye Devlet Tarım İşletmelerinde Üretim Etkinliği ve
Toplam Faktör Verimliliği Analizi. GAP IV. Tarım Kongresi, 21–23 Eylül 2005, Harran
Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Şanlıurfa, (2005), s:395–404.
CHARNES, A., COOPER, W., W., RHODES, E., Measuring The Efficiency of Decision
Making Unit. European Journal of Operational Research, Volume:2, (1978), p:429-444.
DAŞDEMİR, İ., Orman İşletmelerinin Başarı Düzeylerinin Belirlenmesi (Kuzeydoğu
Anadolu ve Doğu Karadeniz Bölgesi Örneği). Doğu Anadolu Ormancılık Araştırma
Müdürlüğü Teknik Bülten No:1, Erzurum, (1996), 162s.
DAŞDEMİR, İ., Sürdürülebilir Ormancılık İçin Çok Boyutlu Başarı ölçüm Modeli. Artvin
Orman Fakültesi, II. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, Cilt No:1, Artvin, (2002), s:189–
198.
117
DEMİRBAŞ, E., Etkinlik Ölçümünde Veri Zarflama Analizi ile Malquist Verimlilik Endeksi
ile Türk Tekstil Sektörüne Bir Uygulama. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü,
Yüksek Lisans Tezi. İstanbul, (2005), 131s.
DESPOTIS, D., K., Smirlis, YG., Data Envelopment Analysis with Imprecise Data.
European Journal of Operational Research, Volume:140, (2002), pp:24–36.
DOĞRU, M., Türkiye’de Orman Kaynaklarının Planlanması ve Yönetimi, Türkiye için
Ulusal Programın Hazırlanması Projesi (TCP/TUR/0066(A), Ankara, (2001), 156s.
DÜZAKIN, E., DÜZAKIN, H., Measuring The Performance of Manufacturing Firms with
Super Slacks Based Model of Data Envelopment Analysis: An Application of 500 Major
Industrial Enterprises in Turkey. European Journal of Operational Research,182, (2007),
pp:1412–1432.
ENTANI, T., MAEDA, Y., TANAKA, H., Dual Models of Interval DEA And Its Extension
to Interval Data. European Journal of Operational Research, Volume:136, (2002), pp:32-45.
FARRELL, M., J., The Measurement of Productive Efficiency, Journal of The Royal
Statistical Society, Volume:120, (1957), pp:253-281.
GERAY, A., U., Orman Kaynaklarının Yönetimi, Devlet Planlama Teşkilatı (D.P.T.)
Yayını, Ulusal Çevre Eylem Planı, Ankara, (1998), 115s.
GERAY, A., U., Ormancılıkta Planlamanın Hazırlık Aşamasında Çok Boyutlu Analizler
(Akdeniz Bölgesi Örneği). İstanbul Üniversitesi Yayın No:2910, Orman Fakültesi Yayın
No:315, İstanbul, (1982), 107s.
GREENE, A., C., Verimlilik Nasıl Arttırılır? Yönetim Dünyası, (Çeviren: Yakut Güneri),
İlgi Yayıncılık, ISBN:9753990014, İstanbul, (1998), 111s.
GÜLCÜ, A., TUTAR, H., YEŞİLYURT, C., Sağlık Sektöründe Veri Zarflama Analizi
Yöntemi ile Göreceli Verimlilik Analizi. Seçkin Yayıncılık, Ankara, (2004), 288s.
GÜNEŞ, T., Bulanık Veri Zarflama Analizi. Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü,
İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, (2006), 140s.
GUO, P., Fuzzy Data Envelopment Analysis And Its Application to Location Problems.
Information Sciences 179, (2009), pp:820–829.
GUO, P., TANAKA H., Fuzzy DEA: A Perceptual Evaluation Method, Fuzzy Sets And
Systems, Volume:119, (2001), pp:149–160.
GÜRAN, M. C., CİNGİ, S., Devletin Ekonomik Müdahalelerinin Etkinliği. Akdeniz İİBF
Dergisi, Sayı:3, Antalya, (2002), s:56–89.
118
HADI-VENCHEH, A, MOHAMADGHASEMI, A., A Fuzzy AHP-DEA Approach for
Multiple Criteria ABC Inventory Classification. Expert Systems with Applications, 38, (2011),
pp: 3346–3352.
HAGHIGHAT, MS, KHORRAM, E., The Maximum And Minimum Number of Efficient
Units in DEA with Interval Data. Applied Mathematics And Computation 163, (2005), pp:919–
930.
HOF, J., FLATHER, C., BALTIC, T., KING. R., Forest And Rangeland Ecosystem
Condition Indicators: Identifying National Areas of Opportunity Using Data Envelopment
Analysis. Forest Science, Vol:50, Number:4,(2004), pp:473–494.
JAHANSHAHLOO, GR, MATIN, RK, VENCHEH, AH., on Return to Scale of Fully
Efficient Dmus in Data Envelopment Analysis Under Interval Data. Applied Mathematics And
Computation 154, (2004b), pp:31–40.
JAHANSHAHLOO, GR, SOLEIMANI-DAMANEH, M. NASRABADI, E., Measure of
Efficiency in DEA with Fuzzy Input–Output Levels: A Methodology for Assessing, Ranking
And Imposing of Weights Restrictions. Applied Mathematics And Computation 156, (2004a),
pp:175–187.
JORO, T., VIITALA, E., J., The Efficiency of Public Forestry Organizations:A
Comparison of Different Weight Restriction Approaches. International Institute for Applied
Systems Analysis (IIASA), Interim Report, Austria, (1999), 19p.
KAO, C., Congestion Measurement And Elimination Under The Framework of Data
Envelopment Analysis. Int. J. Production Economics, 123, (2010), pp:257–265.
KAO, C., Efficiency Measurement for Parallel Production Systems. European Journal
of Operational Research 196, (2009), pp: 1107–1112.
KAO, C., Interval Efficiency Measures in Data Envelopment Analysis with Imprecise
Data. European Journal of Operational Research 174, (2006), pp: 1087–1099.
KAO, C., LIU, S., T., Data Envelopment Analysis with Missing Data:A Reliable Solution
Method. Modeling Data Irregularities And Structural Complexities in Data Envelopment
Analysis (Chapter 16), Zhu, J., Cook, W.D. (Eds.), Springer US, (2007), pp: 291-304.
KAO, C., LIU, ST., Fuzzy Efficiency Measures in Data Envelopment Analysis. Fuzzy
Sets And Systems 113, (2000), pp:427-437.
KAO, C., Measuring The Efficiency of Forest Districts with Multiple Working Circles.
Journal of The Operational Research Society, Vol:49, (1998), pp:583–590.
KAO, C., Yang Y., Measuring The Efficiency of Forest Management. Forest Science,
Vol:37, Number:5, (1991), pp:1239–1252.
119
KHODABAKHSHI, M., An Output Oriented Super-Efficiency Measure in Stochastic
Data Envelopment Analysis: Considering Iranian Electricity Distribution Companies.
Computers & Industrial Engineering 58, (2010), pp:663–671.
KHODABAKHSHI, M., Estimating Most Productive Scale Size with Stochastic Data in
Data Envelopment Analysis. Economic Modelling 26, (2009), pp:968–973.
KHODABAKHSHI, M., Gholami, Y., Kheirollahi, H., An Additive Model Approach for
Estimating Returns to Scale in Imprecise Data Envelopment Analysis. Applied Mathematical
Modelling, 34, (2010), pp:1247–1257.
KHOSHFETRAT, S. DANESHVAR, S., Improving Weak Efficiency Frontiers in the
Fuzzy Data Envelopment Analysis Models. Applied Mathematical Modelling 35, (2011),
pp:339–345.
KIM, S., H., PARK, C., G., PARK, K., S., An Application of Data Envelopment Analysis
in Telephone Offices Evaluation with Partial Data. Computers And Operations Research,
Volume:26, (1999), pp:59–72.
KÖK, R., Endüstriyel Verimlilik ve Etkinlik. Atatürk Üniversitesi Yayın No:680, İİBF yayı
No:90, Araştırma Serisi No:81, Erzurum, (1991), 285s.
KORKMAZ M., Measuring The Productive Efficiency of Forest Enterprises in
Mediterrenean Region of Turkey Using Data Envelopment Analysis. African Journal of
Agricultural Research, Vol. 6(19), (2011a), pp: 4522-4532.
KORKMAZ, M., Productivity Changes of Forest Enterprises in Turkey: A NonParametric Malmquist Approach. African Journal of Agricultural Research, 6(28), (2011b),
pp: 6189-6196.
KUOSMANEN, T. KORTELAINEN, M., Valuing Environmental Factors in Cost–Benefit
Analysis Using Data Envelopment Analysis. Ecological Economics 62, (2007), pp:56-65.
LEBEL, L., G., STUART W., B., Technical Efficiency Evaluation of Logging Contractors
Using a Nonparametric Model. Journal of Forest Engineering, Vol:9, No:2, (1998), p:15–24.
LEE, SK, MOGI, G., LEE, SK, HUI, KS, KIM, JW., Econometric Analysis of The R&D
Performance in The National Hydrogen Energy Technology Development for Measuring
Relative Efficiency: The Fuzzy AHP/DEA Integrated Model Approach. International Journal of
Hydrogen Energy, 35, (2010), pp: 2236–2246.
LERTWORASIRIKUL, S., Fuzzy Data Envelopment Analysis for Supply Chain
Modelling And Analysis. Dissertation Proposal in Industrial Engineering. North Carolina State
University. (2001).
120
LIEN, G., STORDAL, S., BAARDSEN, S., Private Forest Owners Harvesting Behaviors
And Technical Efficiency: Effects of Other Income Sources. Small–Scale Forestry And Rural
Development: The Intersection of Ecosystems, Economics And Society, (2006), pp:239–248.
LIN, HT, Efficiency Measurement And Ranking of The Tutorial System Using IDEA.
Expert Systems with Applications 36, (2009), pp: 11233–11239.
LIN, HT., Personnel Selection Using Analytic Network Process And Fuzzy Data
Envelopment Analysis Approaches. Computers & Industrial Engineering 59, (2010), pp:937944.
LIU, ST. CHUANG, M., Fuzzy Efficiency Measures in Fuzzy DEA/AR with Application
to University Libraries. Expert Systems with Applications 36, (2009), pp:1105–1113.
MARBINI, AH, SAATI, S, TAVANA, M., An Ideal-Seeking Fuzzy Data Envelopment
Analysis Framework. Applied Soft Computing, 10, (2010), pp:1062–1070.
MOGHADDAM,
ARJ,
GHOSEIRI,
K.,
Fuzzy
Dynamic
Multi-Objective
Data
Envelopment Analysis Model. Expert Systems with Applications 38, (2011), pp:850–855.
MOSTAFAEE, A. SALJOOGHI, FH., Cost Efficiency Measures in Data Envelopment
Analysis with Data Uncertainty. European Journal of Operational Research, 202, (2010),
pp:595–603.
OMERO, M. AMBROSIO, LD, PESENTI, R, UKOVICH, W. 2005. Multiple-Attribute
Decision Support System Based on Fuzzy Logic For Performance Assessment. European
Journal of Operational Research 160, (2005), pp:710–725.
Orman Genel Müdürlüğü Taşra Teşkilatı Kuruluş ve Görev Yönetmeliği. Resmi
Gazetede Yayınlandığı Tarih: 24 Ocak 2011, Sayı:27825.
ORUÇ, K., O., Veri Zarflama Analizi ile Bulanık Ortamda Etkinlik Ölçümleri ve
Üniversitelerde Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü,
Doktora Tezi, Isparta, (2008), 212s.
ÖZCAN, A. İ., Celal Bayar Üniversitesine Bağlı Meslek Yüksekokullarının Etkinliklerinin
Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü,
İşletme Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi. Manisa, (2005), 110s.
PARK, SM., Duality, Efficiency Computations And Interpretations in Imprecise DEA.
European Journal of Operational Research 200, (2010), pp: 289–296.
PROKOPENKO, J., Verimlilik Yönetimi Uygulamalı Elkitabı, Milli Prodüktivite Merkezi
Yayınları No:476, Ankara, (2003), 315s.
SAATI S., M. MEMARIANI, A., JAHANSHAHLOO G., R., α-Cut Based Possibilistic
Programming. First National Industrial Engineering Conference, Sharif University of
Technology, Tehran, (2001), p:1-10.
121
SAATI, S. MEMARIANI, A., Reducing Weight Flexibility in Fuzzy DEA. Applied
Mathematicsand Computation 161, (2005), pp:611–622.
SAATI, S., M., MEMARIANI, A., JAHANSHAHLOO, G., R., Efficiency Analysis And
Ranking of Dmus with Fuzzy Data. Fuzzy Optimization And Decision Making, Volume:1,
(2002), pp:255-267.
SAEN, RF., Suppliers Selection in The Presence of Both Cardinal And Ordinal Data.
SAEN, RF., Technologies Ranking in the Presence of Both Cardinal and Ordinal Data.
Applied Mathematics And Computation 176, (2006), pp:476–487.
ŞAFAK, İ., Ege Bölgesi Orman İşletmelerinin Etkinlik Düzeylerinin Değerlendirilmesi,
CBU Sosyal Bilimler Enstitüsü (Yayınlanmamış Doktora Tezi), Manisa, (2009), 480s.
SENGUPTA, JK., A Fuzzy System Approach in Data Envelopment Analysis,
Computers Math. Applic. Volume:24, (1992a), pp:259-266.
SENGUPTA, JK., Measuring Efficiency by a Fuzzy Statistical Approach. Fuzzy Sets
And Systems 46, (1992b), pp:73-80.
ŞENTÜRK, G., Devlet Orman İşletmelerinde Verimlilik ve İktisadilik Analizi (İstanbul
Orman Bölge Müdürlüğü Örneği), Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek lisans tezi, Bartın, (2005), 84s.
SHOKOUHI, AH. HATAMI-MARBINI, A., TAVANA, M. SAATI, S., A Robust
Optimization Approach For Imprecise Data Envelopment Analysis. Computers & Industrial
Engineering 59, (2010), pp:387–397.
SMIRLIS, YG, MARAGOS, EK, DESPOTIS, DK., Data Envelopment Analysis with
Missing Values: An Interval DEA Approach. Applied Mathematics And Computation 177,
(2006), pp:1–10.
STRANGE, N., Cost and Preference Based Selection of Biodiversity Sites. 10th Ulvön
Anniversary Conference on Environmental Economics & Karl–Gustaf Löfgren Symposium.
Sweden, (2003), 22p.
TRIANTIS, K., GIROD, O., A Mathematical Programming Approach for Measuring
Technical Efficiency in a Fuzzy Environment. Journal of Productivity Analysis, Volume:10,
(1998), p:85-102.
TSAUR, H., S., CHIANG, C., I., CHANG TE-YI., Evaluating The Operating Efficiency of
International Tourist Hotels Using The Modified DEA Model. Asia Pacific Journal of Tourism
Research, Volume:4, Issue:2, (1999), pp:73-78.
122
ULUCAN,
A.,
Şirket
Performanslarının
Ölçülmesinde
Veri
Zarflama
Analizi
Yaklaşımı:Genel ve Sektörel Bazda Değerlendirmeler. Hacettepe Üniversitesi, İİBF Dergisi,
Cilt:18, Ankara, (2000), s:405–418.
VIITALA, E.,J., Hänninen, H., Measuring The Efficiency of Public Forestry
Organizations. Forest Science, Vol:44, Number 2, (1998), pp:298–307.
WANG, Y., M., GREATBANKS, R., BO YANG, J., Interval Efficiency Assessment Using
Data Envelopment Analysis. Fuzzy Sets And Systems, Volume:153, (2005), pp:347–370.
WANG, YM, LUO, Y., LIANG, L., Fuzzy Data Envelopment Analysis Based Upon
Fuzzy Arithmetic with An Application to Performance Assessment of Manufacturing
Enterprises. Expert Systems with Applications 36, (2009), pp: 5205–5211.
WEN, M. LI, H., Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA): Model And Ranking Method.
Journal of Computational And Applied Mathematics 223, (2009), pp: 872–878.
WEN, M., YOU, C., KANG, R., A New Ranking Method to Fuzzy Data Envelopment
Analysis. Computers And Mathematics with Applications, 59, (2010), pp: 3398-3404.
WU, DD, OLSON, DL., Fuzzy Multiattribute Grey Related Analysis Using Dea.
Computers And Mathematics with Applications 60, (2010), pp: 166-174.
WU, DD, YANG, Z., LIANG, L., Efficiency Analysis of Cross-Region Bank Branches
Using Fuzzy Data Envelopment Analysis. Applied Mathematics And Computation 181,
(2006), pp:271–281.
WU, DD., Performance Evaluation: An Integrated Method Using Data Envelopment
Analysis And Fuzzy Preference Relations. European Journal of Operational Research 194,
(2009), pp: 227–235.
XU, J., LI, B., WU, D., Rough Data Envelopment Analysis And Its Application to Supply
Chain Performance Evaluation. Int. J. Production Economics 122, (2009), pp:628–638.
YOLALAN, R., İşletmelerde Göreli Etkinlik Ölçümü. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları
No:483, Ankara, (1993), 96s.
ZADEH, L., A., Fuzzy Sets, Journal of Information And Control, Volume:8, (1965),
pp:338-353.
ZHANG, Y., The Impacts of Economic Reform on The Efficiency of Silviculture:A Non–
Parametric Approach. Environment And Development Economics, Vol:7, (2002), pp:107–
122.
ZHAO, X, YUE, W., A Multi-Subsystem Fuzzy DEA Model with Its Application in Mutual
Funds Management Companies’ Competence Evaluation. Procedia Computer Science 1,
(2010), pp:2469–2478.
123
ZHU, J., Efficiency Evaluation with Strong Ordinal Input And Output Measures.
ZIMMERMANN, HJ., Fuzzy Set Theory And Its Applications. Kluwer Academic
Publishers, Boston. (1991).
124
EKLER
EK-1: BVZA Modülü Kullanım Kılavuzu
EK-2: Ege Bölgesi Öncelik Formu
EK-3: Bilgi Formu
EK-4: Modellerin Kararlaştırılmasına Yönelik Aşamalar
125
EK-1: BVZA MODÜLÜ KULLANIM KILAVUZU
SİSTEM AYARLARININ YAPILMASI
EFRI_BVZA_Modulu.xls‘nün çalıştırılabilmesi için öncelikle sistem gereksinimine
yönelik bilgisayar ayarlarının yapılması gerekmektedir. Buna göre, Microsoft Excel Çözücü
Eklentisinin yüklenmesi, Güvenilir Konum Ayarı ile Makro ayarlarına yönelik işlemler aşağıda
açıklanmıştır.
MİCROSOFT EXCEL ÇÖZÜCÜ EKLENTİSİNİN YÜKLENMESİ
Bu aşamada Excel Seçenekleri kısmına gidilir. Eklentiler sekmesi açılır. Sayfanın alt
kısmında yer alan Yönet kısmından Excel Eklentileri seçilir ve Git butonuna basılır.
Gelen ekrandan Kullanılabilir Eklentiler ekranı içinde yer alan Çözücü Eklentisi seçilir
(bu ekranda yer alan tüm seçilebilir alanlar da seçilebilir.) ve Tamam butonuna basılarak
Çözücü Eklentisi kurulur.
126
GÜVENİLİR KONUM AYARI
Bu aşamada Excel Seçenekleri kısmına gidilir. Güvenlik Merkezi sekmesi açılır. En
altta sağda yer alan Güvenlik Merkezi Ayarları butonuna basılır.
Gelen ekrandan Güvenilen Konumlar sekmesine basılır. En altta bulunan Yeni Konum
Ekle butonuna basılır. Gelen kutuya BVZA modülünün yer aldığı klasörün yüklendiği adres
(örneğin “D:\BVZAMODULU”) yazılır ve Tamam butonuna basılır.
Ekranda yer alan açık pencerelerden Tamam butonlarına basarak çıkış yapılır.
127
MAKRO AYARLARININ YAPILMASI
“D:\BVZAMODULU” içinde yer alan “EFRI_BVZA_Modulu.xls” adlı dosyayı açınız.
Daha sonra, klavyede yer alan Alt tuşuna basılı tutarak F11 tuşuna basılır ve böylece
“Microsoft Visual Basic- EFRI_BVZA_Modulu.xls-[Sheet4(Code)] ekranı açılır. Bu pencerede
en üstte yer alan Tools sekmesine tıklanır ve References… seçilir.
Gelen ekranda “MISSING:SOLVER.XLA” seçeneği seçiliyse bu seçim kaldırılır. Aynı
ekranda SOLVER seçeneği seçilir ve OK butonuna basılır. Daha sonra ekrandan çıkılarak
“EFRI_BVZA_Modulu.xls” sayfasına dönülür.
NOT: Bazı durumlarda, makro ayarları başlığında açıklanan ekranda SOLVER
kutucuğu görünmemektedir. Bu durumda, Microsoft Excel Çözücü Eklentisinin yüklenmesi
başlığında daha önce açıklandığı gibi Çözücü/Solver Eklentisi ekranı açılır. Bu eklenti önce
kaldırılır. Daha sonra, yukarıda açıklandığı biçimde Solver Eklentisi tekrar kurulur. Bu
işlemden sonra, yukarıda açıklanan makro ayarları tekrar ayarlanır.
128
BULANIK VERİ ZARFLAMA ANALİZİ MODÜLÜ
Modülün hazırlanmasında, Wang et al. (2005)’de önerilen CCR modelini temel alan
BVZA yaklaşımı kullanılmıştır. Modülde en fazla 225 karar birimi için 50 girdi ve 50 çıktı
değişken birlikte değerlendirilebilir. Modül, üçgen üyelik fonksiyonuna göre hazırlanmıştır.
Aşağıda modülün çalıştırılmasına yönelik adımlar sırasıyla verilmiştir.
1. “BVZAMODULU” adlı klasörü D dizinine kopyalayınız. Bu klasörün içinde
“EFRI_BVZA_Modulu.xls”
ve
“Etkinlik_Veri.xls”
adlı
iki
Microsoft
Excel
dosyası
bulunmaktadır.
VERİLERİN GİRİLMESİ
2. “Etkinlik_Veri.xls” adlı dosyayı açınız. Bu dosyanın içinde “Hamverigirdi” ve
“Hamvericikti” adlı iki çalışma sayfası bulunmaktadır. “Hamverigirdi” çalışma sayfası girdi
değişkenlere, “Hamvericikti” çalışma sayfası ise çıktı değişkenlere yönelik verilerin girilmesi
üzere tasarlanmıştır.
3. “Hamverigirdi” ve “Hamvericikti” adlı çalışma sayfalarında A sütunun 5-229. satırları
karar birimlerini ifade etmektedir. B-EU sütunları ise modelde kullanılacak olan değişkenler
için tasarlanmıştır. Bu BVZA Modülü’nde girdi veya çıktı değişken kapsamında en fazla 50
değişken kullanılabilir.
4. “Hamverigirdi” adlı çalışma sayfalarında A sütunun 5-229. satırları karar birimlerini
ifade etmektedir. Modül, en fazla 225 karar birimini çözümlemek üzere tasarlanmıştır.
GİRDİ DEĞİŞKENLERİN GİRİLMESİ
5. “Hamverigirdi” adlı çalışma sayfasındaki “B1” hücresine karar birimi sayısını giriniz.
129
6. “Hamverigirdi” adlı çalışma sayfasındaki “D1” hücresine kullanacak olduğunuz Alfa
değerini giriniz. Alfa değeri 0 ile 1 arasında olmalıdır. (Bak. Zimmerman, 1991; Şafak, 2009).
NOT: “Hamverigirdi” ve “Hamvericikti” çalışma sayfalarındaki alfa değeri aynı olmak
durumundadır.
7. Girdi değişkenlerinizi B5 hücresinden itibaren birinci, ikinci ve üçüncü dönem olarak
ayrı ayrı giriniz.
NOT: Değişkenleriniz farklı bir Excel dosyasında ise kopyala özelliği ile toplu olarak
değişkenlerinize yönelik verileri “Hamverigirdi” çalışma sayfasındaki B5 hücresinden itibaren
yapıştırabilirsiniz.
8. Girdiğiniz her bir değişkenin sabit veya sabit olmayan nitelikte olup olmadığını
belirleyiniz. B2 hücresinden itibaren 2. satıra sabit nitelikteki değişkenler için “S”, sabit
olmayan nitelikteki değişkenler için “D” harflerini giriniz. Kolaylık olması açısından bütün
değişkenler için başlangıç değeri olarak “D” girilmiştir (Bakınız: Güneş, 2006; Şafak, 2009).
Burada, aynı değişken için üç dönemde de aynı harfin girildiğini kontrol etmek
gerekmektedir.
NOT: Verilerinizi Ham veri olarak Modüle giriniz, aralık verilere dönüştürmeye yönelik
hesaplamaları yapmanız gerekmemektedir.
Modülde hesaplamalar yapılarak, sabit veya sabit olmayan veriler, aralık değerli
verilere dönüştürülür. Aşağıda yer alan açıklamalar, bilgi mahiyetinde verilmiştir.
Sabit Değerli Olmayan Verilerin Aralık Değerli Verilere Dönüştürülmesi
Toplam personel sayısı, genel üretim giderleri, üretim miktarı gibi değişkenler, sabit
değeri olmayan verileri oluşturur. Öncelikle, değişkenlerin üçgen üyelik fonksiyonu ile alt,
merkezi ve üst sınırları tanımlanır ve böylece bulanık değerli veriler elde edilir. Daha sonra,
Zimmermann (1991)’nın “α kesme kümeleri yaklaşımı” dikkate alınarak bulanık değerli
veriler, aralık değerli verilere aşağıdaki formül ile dönüştürülür.
aα− = a + α(m − a)
aα+ = b − α(b − m)
Sabit Değerli Verilerin Aralık Değerli Verilere Dönüştürülmesi
Nüfus gibi değişkenlerin değerleri esasen sürekli değişim gösterir. Ancak; bu değişim
miktarları, plan veya programlara aynı hızda yansıtılamaz. Bu nedenle, sabit gözüken bu tip
değişkenlere yönelik değerler,
a = m − Sh
b = m + Sh
130
biçiminde bulanık değerli verilere dönüştürülür (Güneş, 2006). Burada; (Sh) standart hatayı
ifade etmekte olup S h= S / n ile hesaplanır. Ayrıca, (m) değişkenin mevcut (merkez)
değerini, (a) değişkenin alt sınır değerini, (b) değişkenin üst sınır değerini, (S) standart
sapmayı, (n) KVB sayısını ifade etmektedir.
Örneğin: Aşağıdaki şekilde X1 değişkeni için 8 karar birimine yönelik veriler girilmiştir.
X1 değişkeni sabit nitelikteki verilerden oluştuğu için B2, C2 ve D2 hücrelerine “S” harfi
girilmiştir.
9. Aynı işlemler bütün girdi değişkenler için tekrar edilir.
ÇIKTI DEĞİŞKENLERİN GİRİLMESİ
10. “Hamvericikti” adlı çalışma sayfasındaki “B1” hücresine karar birimi sayısını giriniz.
11. “Hamvericikti” adlı çalışma sayfasındaki “D1” hücresine kullanacak olduğunuz Alfa
değerini giriniz. Alfa değeri 0 ile 1 arasında bulunmaktadır.
NOT “Hamverigirdi” ve “Hamvericikti” çalışma sayfalarındaki alfa değeri aynı olmak
durumundadır.
12. Çıktı değişkenlerinizi B5 hücresinden itibaren birinci, ikinci ve üçüncü dönem olarak
ayrı ayrı giriniz.
NOT: Değişkenleriniz farklı bir Excel dosyasında ise kopyala özelliği ile toplu olarak
değişkenlerinize yönelik verileri “Hamvericikti” çalışma sayfasındaki B5 hücresinden itibaren
yapıştırabilirsiniz.
131
13. Girdiğiniz her bir değişkenin sabit veya sabit olmayan nitelikte olup olmadığını
belirleyiniz. B2 hücresinden itibaren 2. satıra sabit nitelikteki değişkenler için “S”, sabit
olmayan nitelikteki değişkenler için “D” harflerini giriniz. Kolaylık olması açısından bütün
değişkenler için başlangıç değeri olarak “D” girilmiştir.
Burada, aynı değişken için üç dönemde de aynı harfin girildiğini kontrol etmek
gerekmektedir.
Örneğin: Aşağıdaki şekilde Y1 değişkeni için 8 karar birimine yönelik veriler girilmiştir.
Y1 değişkeni değişken nitelikteki verilerden oluştuğu için B2, C2 ve D2 hücrelerine D harfi
girilmiştir.
14. Aynı işlemler bütün çıktı değişkenler için tekrar edilir.
Önemli Hususlar
15. Değişkenlerin doğru girilip girilmediği kontrol ediniz. Nitekim bütün karar birimleri için
değişkenlerin bir değerinin olması gerekmektedir. Eğer, eksik verisi bulunan karar birimi
mevcut ise bu karar biriminin değerini girmek, literatürde ifade edilen eksik verinin
tamamlanmasına yönelik işlemleri gerçekleştirerek değer saptamak veya bu karar birimini
çıkarmak gerekir.
16. Veri zarflama analizinde değişkenlerin değerinin 0 olmaması gerekir. Bu tip
değişkenlerin bulunması durumunda ilgili değişken için 0’a çok yakın bir değerin yazılması
daha uygun sonuç verir. Örneğin 0 değeri yerine 0,00001 gibi oldukça küçük bir değer
yazılabilir.
17. Bütün verileri girdiyseniz, “Etkinlik_Veri.xls” adlı dosyayı kaydederek kapatınız.
132
MODÜLÜN ÇALIŞTIRILMASI
18. “EFRI_BVZA_Modulu.xls” adlı dosyayı açınız. Bu dosyada, “Etkinlik”,“Minimaks”,
“DosyaBilgi” ve “parameters” adlı 4 adet çalışma sayfası bulunmaktadır.
“parameters” adlı çalışma sayfasında VBA kodları ile ilgili veriler yer almakta olup,
değişiklik yapılmaması gerekir.
“DosyaBilgi” adlı çalışma sayfası ile hesaplamanın yapılacak olduğu dosyanın yeri
saptanır. Burada, B1 hücresine verilerin bulunduğu dosyanın adı yazılır. B2 hücresine
verilerin bulunduğu dosyanın adresi yazılır. Bunun için klavyeden F2 tuşuna basılır, daha
sonra enter tuşuna basılır.
Modül, esnek bir yapıya sahip olup, karar birimleri için birer birer, parça halinde veya
toplu olarak hesaplama yapabilmektedir. Bu nedenle, “B3” hücresine hesaplamaların
başlayacağı “Başlangıç KB No” yazılır. “B4” hücresine ise hesaplama yapılacak “KB Adedi”
yazılır. Örneğin, aşağıdaki şekilde, Modül, 1. Karar biriminden başlamak üzere 71 adet karar
biriminin çözümlenmesini sağlayacak şekilde ayarlanmıştır.
“Etkinlik” adlı çalışma sayfası ile karar birimlerinin alt ve üst sınır etkinlik değerlerini
hesaplamaya yardımcı olmaktadır. “Alt Sınır Etkinlik Değerini Hesapla” butonu ile alt sınır
etkinlik değerleri hesaplanır. “Üst Sınır Etkinlik Değerini Hesapla” butonu ile üst sınır etkinlik
değerleri hesaplanır. “Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerlerini Birlikte Hesapla” butonu ile alt ve
üst sınır etkinlik değerleri birlikte hesaplanır.
133
“Alt Sınır Etkinlik Değerini Hesapla” butonuna basıldığında, “EFRI_BVZA_Modulu.xls”,
“Etkinlik_Veri.xls” ve “report-alt” adlı dosyalar açılır. Hesaplamalar bittiğinde, alt sınır etkinlik
değerine yönelik sonuçlar “report-alt” adlı dosyaya yazılır.
“Üst Sınır Etkinlik Değerini Hesapla” butonuna basıldığında, “EFRI_BVZA_Modulu.xls”,
“Etkinlik_Veri.xls” ve “report-ust” adlı dosyalar açılır. Hesaplamalar bittiğinde, üst sınır etkinlik
değerine yönelik sonuçlar “report-ust” adlı dosyaya yazılır.
“Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerlerini Birlikte Hesapla” butonuna basıldığında,
“EFRI_BVZA_Modulu.xls”, “Etkinlik_Veri.xls” ve “report-alt” adlı dosyalar açılır. alt sınır
etkinliğine yönelik hesaplamalar bittiğinde, alt sınır etkinlik değerine yönelik sonuçlar “reportalt” adlı dosyaya yazılır. Daha sonra, “report-üst” adlı dosya açılır. Üst sınır etkinliğine yönelik
hesaplamalar bittiğinde, üst sınır etkinlik değerine yönelik sonuçlar “report-üst” adlı dosyaya
yazılır.
NOT: Hesaplama işlemleri bittiğinde, veri kaybını önlemek için açık olan dosyaların
kaydedilmesi ve daha sonra çıkış işleminin yapılması gerekmektedir.
Çözümleme süresi, karar birimi adedine, değişken miktarına, hesaplamaların yapıldığı
bilgisayarın özelliklerine göre değişmekte olup, her bir karar birimi için ortalama 1 dakika
sürmektedir. Örneğin 40 karar birimi için alt sınır etkinlik değerleri yaklaşık 35 dakika, üst
sınır etkinlik değerleri 35 dakika olmak üzere toplam 1 saat 10 dakikada tamamlanmaktadır.
Bu nedenle, hesaplama süresinin uzun olması nedeniyle, “Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerlerini
Birlikte Hesapla” butonu yerine diğer butonlarla alt sınır veya üst sınır etkinlik değerlerinin
ayrı ayrı hesaplanması önerilir.
134
HATA UYARISINA YÖNELİK ÖNEMLİ NOT: Hesaplamaya yönelik butonlardan birine
basıldıktan sonra hata uyarısı geliyorsa, gelen uyarı ekranında “End” butonuna bastıktan
sonra çalışma sayfalarını kapatın. Daha sonra yukarıda açıklanan MAKRO AYARLARINI ve
COZUCU (SOLVER) kutucuğunun seçili olup olmadığını kontrol edin. Bazı durumlarda
bilgisayar, makro ayarlarını, ayarlanmamış olarak algılayabiliyor.
“Minimaks” adlı çalışma sayfası, Minimaks Pişmanlık Yaklaşımı ile hesaplanan
maksimum etkinlik kayıbı değerlerine göre, karar birimlerini en iyiden en kötüye doğru
sıralamaya yardımcı olmaktadır (Bakınız: Wang et al., 2005; Şafak, 2009).
Sıralama işlemini başlatmadan önce “report-alt” ve “report-ust” adlı dosyaların açık
olması gerekmektedir. Bu iki dosya açıldıktan sonra “Minimaks Pişmanlık Yaklaşımı
Sonuçlarını Oluştur” adlı butona basarak sıralama işlemi başlatılır. Sıralama sonuçları,
“Minimaks.xls” adlı çalışma sayfasına yazılmaktadır. Bu dosyada (Minimaks.xls) A sütununda
karar birimleri, B sütununda karar birimlerinin alt sınır etkinlik değerleri, C sütununda karar
birimlerinin üst sınır etkinlik değerleri, D sütununda karar birimlerinin maksimum etkinlik kaybı
değerleri ve E sütununda Sıralama bilgileri yer almaktadır. E sütununda yer alan “Sıralama”
sütunu karar birimleri adedini kontrol etmek amacıyla verilmiş olup, değerlendirme açısından
önem taşımamaktadır.
En iyi ve en kötü karar birimi değerlendirmesi D sütununda yer alan maksimum etkinlik
kaybı değerlerine göre yapılır. Buna göre, ilk satırda yer alan karar birimi/birimleri en iyi
etkinliğe sahip karar birimi olarak adlandırılır. Son satırda yer alan karar birimleri ise en kötü
etkinliğe sahip karar birimleri olarak ifade edilir. Ancak, maksimum etkinlik kaybı değerleri
eşit olan karar birimleri aynı sırada yer almaktadır. Örneğin, aşağıdaki şekilde KB41; KB30
135
ve KB17 nolu karar birimleri, 0,0000 etkinlik kaybı ile en iyi etkinliğe sahiptir. KB36 ise
0,064911 etkinlik kaybı ile ekranda görülen 17 karar birimi içinde en kötü etkinliğe sahiptir.
Kaynaklar
Güneş, T., Bulanık Veri Zarflama Analizi. Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü,
İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, (2006).
Şafak, İ., Ege Bölgesi Orman İşletmelerinin Etkinlik Düzeylerinin Değerlendirilmesi,
CBU Sosyal Bilimler Enstitüsü (Yayınlanmamış Doktora Tezi), Manisa, (2009).
Wang, Y., M., Greatbanks, R., Bo Yang, J., Interval Efficiency Assessment Using Data
Envelopment Analysis. Fuzzy Sets and Systems, Volume:153, p:347–370, (2005).
Zimmermann, H., J., Fuzzy Set Theory and Its Applications.Kluwer Academic
Publishers, Boston. (1991).
İLETİŞİM
Dr. İsmail ŞAFAK & Mehmet Emin AKKAŞ
Adres: Ege Ormancılık Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü,
Mustafa Kemal Cad. Zeytinalanı 35540 Urla-İZMİR
Tel.232-766 34 95-97
Faks.232-766 34 99
E-mail: [email protected]
136
EK-2: EGE BÖLGESİ ÖNCELİK FORMU
Sayın Orman Kaynakları Yöneticisi,
TÜBİTAK tarafından desteklenen “Orman İşletme Şefliklerinin Etkinliğinin (Verimliliğinin) Bulanık
Veri Zarflama Yöntemi ile Belirlenmesi (Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü Örneği)” adlı
araştırma projesi Ege Ormancılık Araştırma Müdürlüğünün liderliğinde, Denizli, İzmir ve Muğla Orman
Bölge Müdürlüğünün desteği ile yürütülmektedir.
Bu araştırma projesi ile Ege Bölgesi’ndeki orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerinin
belirlenmesi
amaçlanmaktadır.
Araştırma
projesi,
Denizli,
İzmir
ve
Muğla
Orman
Bölge
Müdürlüğünün sorumluluğunda bulunan 167 Orman İşletme Şefliğini kapsamaktadır.
Belirlenecek girdi ve çıktı değişkenler ile Ege Bölgesi’ndeki orman işletme şefliklerinin yönetim,
planlama ve uygulamalarının etkinliğinin değerlendirilmesini sağlamak; ülke bazında yapılacak benzer
arge çalışmalarda kullanılabilecek matematiksel bir model geliştirmek, programın kullanımına yönelik
Microsoft Excel Çözücü Eklentisine dayanan bir modül hazırlamak ve Ege Bölgesi’ndeki orman
kaynakları yöneticilerine orman kaynaklarının etkin yönetimini sağlayacak veriler üretmek projenin
amaçları arasındadır.
Bu bilgi formu, yukarıda belirtilen amaçlara yönelik olarak hazırlanmıştır. Orman işletme
şefliklerinin etkinliğinin (verimliliğinin) değerlendirilmesinde kullanılacak ölçütler (değişkenler)
bu form ile saptanacaktır.
Araştırma sonuçlarının gerçekçi ve güvenilir olması soruların dikkatlice ele alınmasına ve
çalıştığınız Orman Bölge Müdürlüğünden ziyade EGE BÖLGESİNDEKİ ORMAN İŞLETME
ŞEFLİKLERİ açısından en uygun cevapların verilmesine bağlıdır.
Gösterdiğiniz ilgi ve yardım için teşekkür eder, saygılar sunarım.
Proje Yürütücüsü
Dr. İsmail ŞAFAK
İletişim:
Dr. İsmail ŞAFAK
Ege Ormancılık Araştırma Müdürlüğü PK.51 Urla-İzmir
Tel: 0232 766 34 95
Faks: 0232 766 34 99
Cep: 0538 398 80 97
[email protected]
137
EGE BÖLGESİNDEKİ ORMAN İŞLETME ŞEFLİKLERİNİ
BİRLİKTE DEĞERLENDİRECEK ÖLÇÜTLERİ SAPTAMAYI AMAÇLAYAN ÖNCELİK
DEĞERLENDİRME FORMU
1)
Sizce en etkin orman işletme şefliklerinin belirlenmesinde hangi FİZİKSEL
DEĞİŞKENLER göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir seçeneğe, aşağıdaki skalaya
göre 1-9 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
2)
Fiziksel Değişkenler
Orman Alanı
Toplam Alan
(Odun üretimi, ODOU, Özel Ağaçlandırma, Bal Üretimi, Bitkisel, Hayvansal,
Su ve Mineral Ürünlerin Üretimi Fonksiyonlarına Yönelik Alanların Toplamı)
(Doğayı Koruma, Erozyon Önleme, İklim Koruma Fonksiyonlarına Yönelik
Alanların Toplamı)
(Hidrolojik, Toplum Sağlığı, Estetik, Ekoturizm, Rekreasyon, Ulusal
Savunma ve Bilimsel Fonksiyonlara Yönelik Alanların Toplamı)
Toplam Servet
Toplam Eta
(Olağanüstü ve Rehabilitasyon Etaları dahil tüm etaların toplamı)
Tensil Etası
Bakım Etası
Diğer (Belirtiniz)….
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde İŞ YOĞUNLUĞUNA yönelik
hangi değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir seçeneğe, aşağıdaki skalaya
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
İş Yoğunluğuna Yönelik Değişkenler
Şeflik İdare Binasının Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Olan
Uzaklığı
Şeflik İdare Binasından Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Olan
Ulaşım Süresi
Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı (Bedelli ve Bedelsiz)
(Lojman, Misafirhane, Yemekhane, Kampüs vb sorumluluklar)
138
Puan
3)
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde İSTİHDAMA yönelik hangi
değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir seçeneğe, aşağıdaki skalaya göre 19 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
4)
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde SOSYAL BASKIYA yönelik hangi
S.No
1
2
3
4
5
6
5)
İstihdama Yönelik Değişkenler
Memur Sayısı
Kadrolu İşçi Sayısı (yangın işçileri hariç)
Sosyal Baskıya Yönelik Değişkenler
Toplam Köy Nüfusu
Dava sayısı
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde SİLVİKÜLTÜRE yönelik hangi
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Silvikültüre Yönelik Değişkenler
Rehabilitasyon Çalışması Kapsamında Dikim Yapılan Alan
Miktarı
139
Puan
6)
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ÖZEL AĞAÇLANDIRMAYA
yönelik hangi değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir seçeneğe, aşağıdaki
skalaya göre 1-9 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
7)
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ORMAN YANGINLARIYLA
MÜCADELEYE yönelik hangi değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir
seçeneğe, aşağıdaki skalaya göre 1-9 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
8)
Özel Ağaçlandırmaya Yönelik Değişkenler
Orman Yangınlarıyla Mücadeleye Yönelik Değişkenler
Kadrosuz (Geçici) Yangın İşçisi Sayısı
Yanan Alan Miktarı
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ORMAN YANGINLARIYLA
MÜCADELE EKİPMANLARINA yönelik hangi değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır?
(Her bir seçeneğe, aşağıdaki skalaya göre 1-9 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Orman Yangınlarıyla Mücadele Ekipmanlarına
Değişkenler
Arozöz Sayısı
Motosiklet Sayısı
Su Tankeri Sayısı
140
Yönelik
Puan
9)
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ÜRETİM MİKTARINA yönelik
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10)
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde SATIŞ MİKTARINA yönelik hangi
S.No
1
2
3
4
5
6
7
11)
Üretim Miktarına Yönelik Değişkenler
Satış Miktarına Yönelik Değişkenler
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ORMAN YOLLARINA yönelik
S.No
1
2
3
4
Orman Yoluna Yönelik Değişkenler
Yol Yoğunluğu
141
Puan
12)
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde ÜRETİM GİDERLERİNE yönelik
S.No
1
2
3
4
5
13)
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde SİLVİKÜLTÜREL GİDERLERE
yönelik hangi değişkenler göz önünde bulundurulmalıdır? (Her bir seçeneğe, aşağıdaki
skalaya göre 1-9 arasında ayrı ayrı puan veriniz.)
S.No
1
2
3
4
5
6
7
8
14)
Üretim Giderlerine Yönelik Değişkenler
Taşıma Giderleri
Silvikültürel Giderlere Yönelik Değişkenler
Puan
Sizce en etkin orman işletme şefliğinin belirlenmesinde GENEL GİDERLERE yönelik
S.No
1
2
3
4
5
Genel Giderlere Yönelik Değişkenler
Orman Koruma Gideri
Orman Yolları Yapım, Onarım ve Diğer Gideri
Genel Yönetim Giderleri
142
Puan
Formu Dolduranın
Adı ve Soyadı
:
Cep Telefonu
:
1) Ünvanınız? 1. Orman Mühendisi
2. Orman İşletme Şefi
3. İşletme Müdür Yardımcısı
4. İşletme Müdürü
5. Şube Müdürü
6. Bölge Müdür Yardımcısı
7. Bölge Müdürü
8. Diğer …………………….
2) Görevli Olduğunuz Birim?
.......................................................................................................
3)
Bu Birimdeki çalışma süreniz?
................ Yıl
4)
Meslekteki toplam çalışma süreniz? ................ Yıl
5)
Orman İşletme Müdürlüklerindeki toplam çalışma süreniz? ............................. Yıl
6)
Orman İşletme Müdürlüklerindeki çalışma sürenizin Dağılımı?
1. Orman Mühendisi ...........................Yıl
2. Orman İşletme Şefi ........................Yıl
3. İşletme Müdür Yardımcısı................Yıl
4. İşletme Müdürü ................................Yıl
Katılımınız ve katkılarınız için teşekkür ederiz.
143
EK-3: BİLGİ FORMU
Sayın Orman Kaynakları Yöneticisi,
TÜBİTAK tarafından desteklenen “Orman İşletme Şefliklerinin Etkinliğinin (Verimliliğinin) Bulanık Veri Zarflama Yöntemi ile Belirlenmesi (Denizli, İzmir ve Muğla Orman
Bölge Müdürlüğü Örneği)” adlı araştırma projesi Ege Ormancılık Araştırma Müdürlüğünün liderliğinde, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğünün desteği ile
yürütülmektedir.
Bu araştırma projesi ile Ege Bölgesi’ndeki orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Araştırma projesi, Denizli, İzmir ve Muğla
Orman Bölge Müdürlüğünün sorumluluğunda bulunan 167 Orman İşletme Şefliğini kapsamaktadır.
Araştırmada kullanılacak olan 77 adet değişken, Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü ile işletme müdürlüklerinde görevli 140 orman mühendisinin katılımı ve
öngörüleri doğrultusunda Şubat Mayıs aylarında belirlenmiştir.
Orman işletme şefliklerinin etkinliğinin (verimliliğinin) değerlendirilmesinde kullanılacak veriler bu Bilgi Formu ile saptanacaktır. Bu amaçla da Orman İşletme
Şefliğinizin 2007-2009 yıllarına ait Yılsonu Gerçekleşme Verileri talep edilmektedir.
Araştırma sonuçlarının gerçekçi ve güvenilir olması bu formda yer alan değişkenlere yönelik verilerin eksiksiz olarak verilmesine bağlıdır.
Bu formun elektronik çıktısı http://www.ormanmuhendisi.org/Seflikverileri.xls adresinden de temin edilebilir.
Gösterdiğiniz ilgi ve yardım için teşekkür eder, saygılar sunarım.
Proje Yürütücüsü
Dr. İsmail ŞAFAK
İletişim: Dr. İsmail ŞAFAK
Ege Ormancılık Araştırma Müdürlüğü PK.51 Urla-İzmir
Tel: 0232 766 34 95 ; Faks: 0232 766 34 99 ; Cep: 0538 398 80 97
[email protected]
144
……………………………………….………. ORMAN İŞLETME MÜDÜRLÜĞÜ
.………………….….…………… ORMAN İŞLETME ŞEFLİĞİ
ORMAN İŞLETME ŞEFLİĞİNE YÖNELİK VERİLER
VERİ GRUBU
1. İŞLETME
BÜYÜKLÜĞÜNE
YÖNELİK VERİLER
SNO
Orman Alanı
ha
2
Toplam Alan
ha
3
5
3. İSTİHDAMA
YÖNELİK VERİLER
BİRİMİ
1
4
2. SERVET VE VERİM
GÜCÜNE YÖNELİK
VERİLER
VERİ ADI
YILLIK VERİLER
Ekonomik Fonksiyon Alanı (Odun Üretimi, ODOU, Özel
Ağaçlandırma, Bal Üretimi, Bitkisel, Hayvansal, Su ve Mineral
Ürünlerin Üretimi Fonksiyonlarına Yönelik Alanların Toplamı)
Ekolojik Fonksiyon Alanı (Doğayı Koruma, Erozyon Önleme, İklim
Koruma Fonksiyonlarına Yönelik Alanların Toplamı)
Sosyal ve Kültürel Fonksiyon Alanı (Hidrolojik, Toplum Sağlığı,
Estetik, Ekoturizm, Rekreasyon, Ulusal Savunma ve Bilimsel
Fonksiyonlara Yönelik Alanların Toplamı)
ha
ha
ha
6
Toplam Servet
m
3
7
Toplam Eta
(Olağanüstü ve Rehabilitasyon Etaları dahil tüm etaların toplamı)
m
3
8
Tensil Etası
m
3
9
Bakım Etası
m
3
10
Kişi
11
Memur Sayısı
Kişi
12
Kadrolu İşçi Sayısı (Yangın İşçileri Hariç)
Kişi
13
Kişi
14
Kadrosuz (Geçici) işçi sayısı
Kişi
145
2007
2008
2009
VERİ GRUBU
4. İŞ
YOĞUNLUĞUNA
YÖNELİK VERİLER
5. SOSYAL
BASKIYA YÖNELİK
VERİLER
6. SİLVİKÜLTÜRE
YÖNELİK VERİLER
7. ÖZEL
AĞAÇLANDIRMAYA
YÖNELİK VERİLER
SNO
VERİ ADI
BİRİMİ
15
Şeflik İdare Binasından Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar Geçen Ulaşım
Süresi
Dakika
16
m
3
17
m
3
18
m
3
19
Adet
20
Adet
21
Adet
22
Kişi
23
Toplam Köy Nüfusu
Kişi
24
Adet
25
Adet
26
Dava sayısı
Adet
27
ha
28
ha
29
ha
30
ha
31
ha
32
ha
33
Rehabilitasyon Çalışması Kapsamında Dikim Yapılan Alan Miktarı
ha
34
ha
35
Adet
36
Adet
37
ha
146
2007
2008
2009
VERİ GRUBU
8. ORMAN
YANGINLARIYLA
MÜCADELEYE
YÖNELİK VERİLER
9. ÜRETİM
MİKTARINA
YÖNELİK VERİLER
SNO
VERİ ADI
BİRİMİ
38
Adet
39
Adet
40
Adet
41
Adet
42
Adet
43
Yanan Alan Miktarı
ha
44
Adet
45
Arozöz Sayısı
Adet
46
Su Tankeri Sayısı
Adet
47
Adet
48
Adet
49
Adet
50
m
3
51
m
3
52
m
3
53
m
3
54
Ster
55
Adet
56
57
58
m
3
59
m
3
m
3
Ster
147
2007
2008
2009
VERİ GRUBU
10. ORMAN
YOLLARINA
YÖNELİK VERİLER
11. GİDERLERE
YÖNELİK VERİLER
(PARANTEZ İÇİNDE
VERİLEN SAYILAR
SARFİYAT
CETVELLERİNDEKİ
KODLARI İFADE
ETMEKTEDİR.)
SNO
VERİ ADI
BİRİMİ
60
km
61
km
62
km
63
Kesme ve Tomruklama Giderleri (730,1001)
TL
64
Sürütme ve Toplama Giderleri (730,1003)
TL
65
Taşıma Giderleri (730,1004)
TL
66
Genel Üretim Giderleri (730)
TL
67
Tabii Gençleştirme Gideri (750,2000)
TL
68
Gençlik Bakımı Gideri (750,2001)
TL
69
Sıklık Bakımı Gideri (750,2003)
TL
70
Rehabilitasyon Gideri (750,2008)
TL
71
Suni Gençleştirme Gideri (750,2009)
TL
72
Kültür Bakımı Gideri (750,2010)
TL
73
Toplam Silvikültür Çalışması Gideri ( 750, 2000 den 750,2012 ye
kadar olan maddelerin toplamı alınarak belirlenecek)
TL
74
Orman Koruma Gideri (750,3001)
TL
75
Orman Yolları Yapım, Onarım ve Diğer Gideri (750,4000den
750,4018 e kadar olan maddelerin toplamı alınarak belirlenecek)
TL
76
Genel Yönetim Giderleri (632-770)
TL
77
TL
148
2007
2008
2009
EK-4. MODELLERİN KARARLAŞTIRILMASINA YÖNELİK AŞAMALAR
1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğündeki Orman İşletme Şefliklerinin Etkinliğinin
Değerlendirilmesinde Kullanılacak Modelin Kararlaştırılması
Daha öncede ifade edildiği gibi, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 orman işletme
şefliğinin değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_Denizli) 3.
Bölümde sunulan Çizelge 8’de verilmiştir. Model_Denizli, Bulanık VZA Modülü ile çözümlenmiş ve
sonuç olarak, α=1,00 düzeyinde üst sınır etkinlik değerleri bakımından orman işletme şefliklerinin
tamamı etkin bulunmuş ve birbirinden ayrıştırılamamıştır. Bu nedenle, Bölüm 3.4.6’da ifade edilen
adımlar sırasıyla aşağıdaki gibi izlenmiştir.
i) Yüksek Korelâsyona Sahip Değişkenlerin Saptanması: Denizli Orman Bölge Müdürlüğü
kapsamında, Model_Denizli’de belirlenen değişkenler için korelasyon analizi yapılmış ve yüksek
korelâsyona sahip girdi değişkenler Çizelge 1’de, çıktı değişkenler ise Çizelge 2’de verilmiştir.
Çizelge 1. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelâsyona Sahip Girdi Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Yüksek Korelasyona Sahip Değişkenler
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Eta (V7)
Toplam Eta (V7)
Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10)
Kadrolu İşçi Sayısı (V12)
Toplam Personel Sayısı (V79)
Orman Köyü Sayısı (V24)
Tensil Üretimi (V51)
Bakım Üretimi (V52)
Kesme ve Tomruklama Giderleri (V63)
Sürütme ve Toplama Giderleri (V64)
Taşıma Giderleri (V65)
Toplam Silvikültür Çalışması Gideri (V73)
Toplam Alan (V2)
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfusu (V22)
Toplam Köy Nüfusu (V23)
Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3)
Tensil Etası (V8)
Bakım Etası (V9)
Arazi Aracı Sayısı (V44)
Kültür Bakımı Gideri (V72)
Sıklık Bakımı Gideri (V69)
Bakım Etası (V9)
Genel Üretim Giderleri (V66)
Gençlik Bakımı Gideri (V68)
Suni Gençleştirme Gideri (V71)
Yıllara Göre Korelasyon
Katsayıları
2007
0,863
0,688
0,597
0,865
0,533
0,530
0,786
0,809
0,784
0,768
0,754
0,823
0,602
0,196
0,987
0,898
0,871
0,558
0,578
0,559
0,632
0,519
0,523
0,828
0,683
0,904
0,863
0,964
0,915
0,964
0,131
2008
0,863
0,700
0,594
0,865
0,538
0,546
0,786
0,809
0,783
0,772
0,761
0,822
0,640
0,629
0,989
0,890
0,876
0,567
0,571
0,402
0,638
0,572
0,603
0,786
0,668
0,900
0,788
0,934
0,902
0,221
0,752
2007
0,863
0,656
0,584
0,860
0,538
0,656
0,783
0,806
0,682
0,674
0,777
0,829
0,671
0,990
0,884
0,884
0,878
0,552
0,575
0,598
0,543
0,639
0,493
0,661
0,489
0,801
0,889
0,957
0,902
0,560
0,606
Çizelge 2. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelasyona Sahip Çıktı Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Katsayıları
2007
2008
2009
Giden Evrak Sayısı (V20)
Üretilen Yakacak Odun Miktarı (V54)
Rampadan Satılan Yakacak Odun Miktarı (V57)
Tabii Gençleştirme Alanı (V27)
Sıklık Bakımı Alanı (V31)
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Mik. (V32)
Yol Yoğunluğu (V78)
Üretime Verilen Bölme Adedi (V55)
Dava sayısı (V26)
Dava sayısı (V26)
Gençlik Bakımı Alanı (V29)
Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34)
Toplam Orman Yolu Miktarı (V60)
0,560
0,596
0,643
0,985
0,781
0,318
0,796
0,693
0,449
0,571
0,601
0,990
0,388
0,580
0,573
0,681
0,719
0,323
0,320
0,988
0,733
0,735
0,674
0,681
Çizelge 1’e dikkat edilirse, Orman Alanı (V1) değişkeni ile Ormanlık Alandaki Toplam Nüfus
(V22), Toplam Köy Nüfusu (V23) ve Orman Köyü Sayısı (V24) değişkenleri arasında yüksek
korelasyon vardır. Ancak; orman işletme şefliklerinin etkinlik düzeyleri açısından Orman Alanı (V1)
değişkeni ile birlikte Ormanlık Alandaki Toplam Nüfus (V22), Toplam Köy Nüfusu (V23) ve Orman
Köyü Sayısı (V24) değişkenlerinden birinin girdiler arasında bulunması gerekmektedir. Bu nedenle, bu
üç değişken içinde orman mühendislerinin en yüksek önem puanı verdiği Ormanlık Alandaki Toplam
Nüfus (V22) değişkenine girdiler arasında yer verilmiştir. Buna göre, Çizelge 1 ve Çizelge 2’de
bulunan bazı değişkenler, yüksek korelasyon göstermeleri nedeniyle değişken listesinden çıkartılmıştır
(Çizelge 3).
Çizelge 3. Yüksek Korelasyon Göstermesi Nedeniyle Denizli Orman Bölge Müdürlüğü Değişken
Listesinden Çıkartılan Değişkenler
VNo
V52
V24
V63
V64
V65
V23
V44
V68
V71
V51
V2
GİRDİLER
Taşıma Giderleri
Toplam Köy Nüfusu
Toplam Alan
Önem
Puanı
8,10
7,57
6,90
6,90
6,38
6,86
6,33
6,57
6,57
6,71
5,52
VNo
V29
V55
V26
V54
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Önem
Puanı
6,95
6,14
5,81
5,43
Girdiler arasında bulunan Toplam Eta (V7) değişkeni ile Tensil Etası (V8) ve Bakım Etası (V9)
değişkeni, Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni ile Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10) ve
Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenleri, çıktılar arasında bulunan Toplam Orman Yolu Miktarı Değişkeni
(V60) ile Yol Yoğunluğu değişkeni (V78), Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni ile
Sıkılık Bakımı Alanı (V31) ve Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenleri yüksek
korelasyon gösterdiği halde değişken listesinden çıkartılmamış, birbirinin alternatifi değişkenler olarak
kabul edilmiş, uygun modelin saptanması aşamasında alternatif model tiplerinin geliştirilmesinde
kullanılmıştır. Yüksek korelasyon gösteren değişkenler çıkarıldıktan sonra, Çizelge 4’de sunulan
değişkenlerden oluşan ve korelasyonları dikkate alan Model_Denizli_1 geliştirilmiştir. Ancak α=1,00
150
düzeyinde, Model_Denizli_1’in çözümü sonucunda da Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42
Orman İşletme Şefliği, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle birbirinden ayrıştırılamamıştır.
Çizelge 4. Model_Denizli_1’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
GİRDİLER
V50
V22
V7
V1
V69
V73
V66
V67
V19
V39
V3
V72
V11
V48
V59
V70
Toplam Eta
Orman Alanı
Memur Sayısı
V15
V79
Önem
Puanı
8,29
7,86
7,67
7,57
7,48
7,05
7,00
6,90
6,81
6,71
6,29
6,14
6,05
6,00
5,95
5,81
VNo
ÇIKTILAR
V61
V21
V60
V42
V28
V27
V34
V43
V30
V20
V53
V57
V25
V62
Yanan Alan Miktarı
Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu Mik.
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,33
7,24
7,10
7,05
7,00
6,90
6,86
6,57
6,52
6,43
6,38
6,05
5,67
ii) Birbiri Yerine Kullanılabilecek Değişken Gruplarının Saptanması: Çizelge 4’de, bazı
değişkenler, Adım 1’de ifade edilen birbiri yerine kullanılabilecek değişken grupları olup, bu tip
değişkenlerin hem detayı hem de toplamı değişken listesi içinde bulunmaktadır. Bu nedenle, Toplam
Silvikültür Çalışması Gideri (V73) ile ilişkili olan Sıklık Bakımı Gideri (V69), Tabii Gençleştirme Gideri
(V67), Kültür Bakımı Gideri (V72) ve Rehabilitasyon Gideri (V70) değişkenleri, Toplam Personel Sayısı
(V79) ile ilişkili olan Memur Sayısı (V11) değişkeni ve Orman Alanı (V1) ile ilişkili olan Ekonomik
Fonksiyon Alanı (V3) değişkeni girdi değişkenler arasından çıkartılmıştır. Çıktı değişkenleri arasından
ise Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) ile ilişkili olan Tabii Gençleştirme Alanı (V27), Suni
Gençleştirme Alanı (V28) ve Kültür Bakımı Alanı (V30) değişkenleri çıkartılmıştır. Kalan değişkenler ile
Çizelge 5’de yer alan Model_Denizli_2 kurulmuştur. Ancak α=1,00 düzeyinde, Model_Denizli_2 de
Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 Orman İşletme Şefliğini, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle
birbirinden ayrıştıramamıştır.
VNo
GİRDİLER
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V19
V39
V48
V59
Toplam Eta
Orman Alanı
ŞİB'den Şeflik Ünitesi Orta Noktasına
Kadar Geçen Ulaşım Süresi
V15
V79
Önem
Puanı
VNo
ÇIKTILAR
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
6,81
6,71
6,00
5,95
V61
V21
V60
V42
V34
V43
V20
V53
V57
V25
5,67
V62
Yanan Alan Miktarı
Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu
Miktarı
151
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,33
7,24
7,00
6,90
6,57
6,52
6,43
6,38
6,05
iii) Düşük Önem Puanına Sahip Değişkenlerin Çıkarılması: Bu aşamada, Adım 3’de ifade
edildiği gibi modellerde kullanılacak değişkenlerin saptanmasında orman mühendisleri tarafından
değişkenlere verilen önem puanlarının büyüklüğü dikkate alınmıştır. Buna göre, Çizelge 5’de önem
puanı 6,50’nin altında bulunan Şeflik İdare Binasından (ŞİB) Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar
Geçen Ulaşım Süresi (V15), Havuz ve Su Toplama Çukuru Sayısı (V48) ve Zati İhtiyaç Yapacak
Odunu Satış Miktarı (V59) değişkenleri girdiler arasından, Tutulan Zabıt Sayısı (V25), Rampadan
Satılan Yakacak Odun Miktarı (V57) ve Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu Miktarı (V62)
değişkenleri çıktılar arasından çıkartılmıştır. Böylece, kalan değişkenler ile Çizelge 6’da verilen
Model_Denizli_3 kurulmuştur. Model_Denizli_3’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Denizli Orman
Bölge Müdürlüğü’ndeki Uşak (0,9999) ve Ulubey (0,9897) olmak üzere 2 orman işletme şefliği üst sınır
etkinlik değeri bakımından etkin değildir.
VNo
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V19
V39
V79
GİRDİLER
Toplam Eta
Orman Alanı
Önem
Puanı
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
6,81
6,71
VNo
V61
V21
V60
V42
V34
V43
V20
V53
ÇIKTILAR
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,33
7,24
7,00
6,90
6,57
6,52
Model_Denizli_3’ün yeterince ayrıştırma yapmaması nedeniyle, Çizelge 6’da önem puanı
6,90’nın altında bulunan Koruma Ekibi Sayısı (V39), Gelen Evrak Sayısı (V19) girdiler arasından,
Giden Evrak Sayısı (V20) değişkeni çıktılar arasından çıkartılmıştır. Böylece, kalan değişkenler ile
Çizelge 7’de verilen Model_Denizli_4 kurulmuştur. Orman işletme şefliklerinin esas amacının
endüstriyel odun üretimi olması nedeniyle, orman mühendisleri tarafından ortalama 6,52 puan verilen
Üretilen
Endüstriyel
Odun
Miktarı
(V53)
değişkeni
Model_Denizli_4’den
çıkartılmamıştır.
Model_Denizli_4’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Denizli
(0,7692), Uşak (0,9221) ve Ulubey (0,9079) olmak üzere 3 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik
değeri bakımından etkin değildir.
VNo
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V79
GİRDİLER
Toplam Eta
Orman Alanı
Önem
Puanı
VNo
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
V61
V21
V60
V42
V34
V43
V53
152
ÇIKTILAR
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,33
7,24
7,00
6,90
6,52
Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde 42 adet orman işletme şefliğinin bulunması nedeniyle,
Model_Denizli_4’de yeterince ayrıştırma yapamamıştır. Ancak, Model_Denizli_4 orman işletmelerinin
faaliyetleri açısından incelenmiş ve çıkartılabilecek değişken bulunamamıştır. İlerleyen aşamada,
alternatif ve birbiri ile ilişkili olan değişkenleri dikkate alan alternatif modeller kurulmuştur. Bu durumda
öncelikle Model_Denizli_4’de çıktı değişkenler arasında bulunan Toplam Orman Yolu Miktarı (V60)
değişkeni yerine Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni eklenmek suretiyle Çizelge 8’de sunulan
Model_Denizli_5 kurulmuştur.
VNo
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V79
Önem
Puanı
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
GİRDİLER
Toplam Eta
Orman Alanı
Model_Denizli_5’in
çözümü
VNo
V61
V21
V78
V42
V34
V43
V53
sonucunda
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
α=1,00
düzeyinde
Denizli
Orman
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,14
7,24
7,00
6,90
6,52
Bölge
Müdürlüğü’ndeki 7 Orman İşletme Şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin bulunmamıştır.
Buna göre, α=1,00 düzeyinde üst sınır etkinlik değeri itibariyle Buldan (0,9734), Denizli (0,8114),
Sarayköy (0,9109), Tavas (0,9794), Eşme (0,8465), Uşak (0,6836) ve Ulubey (0,8387) olmak üzere 7
orman
işletme
şeflikleri
etkin
değildir.
Böylece,
Model_Denizli_4’e
göre
alternatif
model
(Model_Denizli_5) daha iyi ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni
Toplam Orman Yolu Miktarı (V60) değişkenine göre daha iyi ayrıştırma sağlamıştır.
Daha sonra, Model_Denizli_5’e alternatif değişken olarak kabul edilen Toplam Eta (V7)
değişkeni yerine yüksek korelasyon gösteren Tensil Etası (V8) ve Bakım Etası (V9) değişkenleri
eklenerek Çizelge 9’da sunulan Model_Denizli_6 kurulmuştur. Model_Denizli_6’nın çözümüne göre,
α=1,00 düzeyinde, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Denizli (0,9219), Eşme (0,9344) ve Uşak
(0,7085) olmak üzere 3 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin bulunmamıştır.
Böylece, Model_Denizli_5’e göre alternatif model (Model_Denizli_6) daha az ayrıştırma sağlamıştır.
Diğer bir ifadeyle, Toplam Eta (V7) değişkeni, Tensil Etası (V8) ve Bakım Etası (V9) değişkenlerine
göre daha iyi ayrıştırma sağlamıştır.
Çizelge 9. Model_Denizli_6’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
V50
V22
V8
V9
V1
V73
V66
V79
GİRDİLER
Tensil Etası
Bakım Etası
Orman Alanı
Önem
Puanı
8,29
7,86
6,52
7,14
7,57
7,05
7,00
VNo
V61
V21
V78
V42
V34
V43
V53
153
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,14
7,24
7,00
6,90
6,52
Orman Alanı (V1) değişkeni yerine alternatif değişken olarak kabul edilen ve birbiri yerine
kullanılabilecek değişken olması nedeniyle çıkartılan Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) değişkeni
Model_Denizli_5’e
eklenerek
Çizelge
10’da
sunulan
Model_Denizli_7
kurulmuştur.
Model_Denizli_7’nin çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki
Buldan (0,8689), (Denizli (0,7901), Uşak (0,6466) ve Ulubey (0,8480) olmak üzere 4 orman işletme
şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin bulunmamıştır. Böylece, Model_Denizli_5’e göre
alternatif model (Model_Denizli_7) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Orman Alanı (V1)
değişkeni, Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) değişkenine göre daha iyi ayrıştırma sağlamıştır.
VNo
V50
V22
V7
V3
V73
V66
V79
GİRDİLER
Toplam Eta
Önem
Puanı
8,29
7,86
7,67
6,29
7,05
7,00
VNo
V61
V21
V78
V42
V34
V43
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,14
7,24
7,00
6,90
6,52
Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni yerine alternatif değişkenler olarak kabul edilen ve
birbiri yerine kullanılabilecek değişken olması nedeniyle çıkartılan Orman Muhafaza Memuru Sayısı
(V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenleri Model_Denizli_5’e eklenerek
Çizelge 11’de sunulan Model_Denizli_8 kurulmuştur. Model_Denizli_8’in çözümüne göre, α=1,00
düzeyinde, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki (Denizli (0,7692), Eşme (0,9016), Uşak (0,7074) ve
Ulubey (0,8416) olmak üzere 4 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin
bulunmamıştır. Böylece, Model_Denizli_5’e göre alternatif model (Model_Denizli_8) daha az
ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Orman Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni, Orman
Muhafaza Memuru Sayısı (V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenlerine göre
daha iyi ayrıştırma sağlamıştır.
VNo
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V10
V11
V12
GİRDİLER
Toplam Eta
Orman Alanı
Memur Sayısı
Önem
Puanı
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
7,43
6,05
6,19
VNo
V61
V21
V78
V42
V34
V43
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,48
7,38
7,14
7,24
7,00
6,90
6,52
Model_Denizli_5’e Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni yerine alternatif
değişkenler olarak kabul edilen ve birbiri yerine kullanılabilecek değişken olması nedeniyle çıkartılan
Suni Gençleştirme Alanı (V28), Tabii Gençleştirme Alanı (V27), Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık
Bakımı Alanı (V31) ve Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenleri eklenerek
154
Çizelge 12’de sunulan Model_Denizli_9 kurulmuştur. Model_Denizli_9’un çözümüne göre, α=1,00
düzeyinde, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki (Denizli (0,8844) ve Uşak (0,7234) olmak üzere 2
orman işletme şefliği üst sınır etkinlik
değeri bakımından etkin bulunmamıştır. Böylece,
Model_Denizli_5’e göre alternatif model (Model_Denizli_9) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir
ifadeyle, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni, Suni Gençleştirme Alanı (V28), Tabii
Gençleştirme Alanı (V27), Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31) ve Rehabilitasyon
Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamıştır.
Çizelge 12. Model_Denizli_9’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
V50
V22
V7
V1
V73
V66
V79
Önem
Puanı
GİRDİLER
Toplam Eta
Orman Alanı
8,29
7,86
7,67
7,57
7,05
7,00
VNo
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
V61
V21
V78
V42
V28
V27
V30
V31
V32
V43
V53
Yol Yoğunluğu
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Mik
Yanan Alan Miktarı
7,48
7,38
7,14
7,24
7,10
7,05
6,86
7,52
5,76
6,90
6,52
Yukarıda sunulan 9 model içinde en iyi ayrışmayı Model_Denizli_5 sağlamıştır. Bu nedenle,
Model_Denizli_5, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki orman işletme müdürlüklerinin etkinliğinin
değerlendirilmesinde kullanılacak model olarak seçilmiştir. Model_Denizli_5’in beş alfa düzeyinde
(α=0,00, α=0,25, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00) çözümüne göre, alt ve üst sınır etkinlik değerleri
bakımından elde edilen sonuçlar Çizelge 13’de verilmiştir.
Çizelge 13. Model_Denizli_5’e Göre Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
Alt ve Üst Sınır Etkinlik Değerleri
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB
No
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Çal
Çal
Çal
Çal
Çal
Çameli
Çameli
Çameli
Çameli
Acıpayam
Alcı
Bozdağ
Elmaözü
Kelekçi
Yatağan
Yazır
Baklan
Çal
Çardak
Çivril
İnceler
Boyalı
Çameli
Değne
Göldağı
KB1
KB2
KB3
KB4
KB5
KB6
KB7
KB8
KB9
KB10
KB11
KB12
KB13
KB14
KB15
KB16
α=0,00
α=0,25
Alt
Üst
Alt
Üst
0,9939
0,6519
0,6832
0,7382
0,5985
0,7512
0,8370
0,6358
0,5190
0,6137
0,3557
0,6971
0,7305
0,6505
0,6714
0,8238
1
1
1
1
0,9077
1
1
1
1
0,9516
0,6793
1
0,9957
1
1
1
0,9954
0,6635
0,7450
0,7561
0,6572
0,7573
0,8677
0,6784
0,5775
0,6614
0,3850
0,7240
0,7659
0,7769
0,6733
0,8311
1
1
1
1
0,9502
1
1
1
1
0,9260
0,6671
1
1
1
0,9965
1
155
α=0,50
Alt
Üst
α=0,75
Alt
Üst
α=1,00
Alt
0,9969
1
0,9985
1
1
0,7016
1
0,7731
1
0,9081
0,8135
1
0,8962
1
0,9955
0,7877
1
0,8397
1
0,9447
0,7388
1
0,8273
1
0,9882
0,7876
1
0,8384
1
1
0,9090
1
0,9530
1
1
0,7389
1
0,8323
1
1
0,6387
1
0,8323
1
0,8322
0,7343 0,9516 0,8555
1
1
0,4676 0,7504 0,7254 0,9128
1
0,7545
1
0,8134
1
0,9620
0,8225
1
0,9040
1
1
0,8553
1
0,9243
1
1
0,6899 0,9968 0,7777
1
0,9396
0,8420
1
0,9034
1
1
Üst
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Çizelge 13’ün devamı
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB
No
Denizli
Buldan
KB17
Denizli
Denizli
KB18
Denizli
Güney
KB19
Denizli
Honaz
KB20
Denizli
Kaklık
KB21
Denizli
Kocabaş
KB22
Denizli
Pamukkale
KB23
Denizli
Sarayköy
KB24
Eskere
Çiçekli
KB25
Eskere
Eskere
KB26
Eskere
Eşenler
KB27
Eskere
Karacaören KB28
Eskere
Yelkencidağ KB29
Tavas
Kale
KB30
Tavas
Konak
KB31
Tavas
Köprübaşı
KB32
Tavas
Tavas
KB33
Tavas
Yenidere
KB34
Uşak
Banaz
KB35
Uşak
Çamsu
KB36
Uşak
Çatak
KB37
Uşak
Eşme
KB38
Uşak
Sivaslı
KB39
Uşak
Uşak
KB40
Uşak
Ulubey
KB41
Uşak
Güre
KB42
Etkin Olmayan Şeflik Adedi
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
0,7436
0,4748
0,7471
0,9001
0,7360
0,9883
0,6804
0,6875
0,7830
0,9672
0,8438
0,7899
0,5745
0,7288
0,8733
0,8666
0,7961
0,7222
0,7677
0,5876
0,6873
0,2247
0,4064
0,4754
0,4949
0,5992
42
0,9373
1
1
1
1
1
1
0,8346
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9348
1
1
0,4914
1
0,8156
1
1
9
0,7857
0,5074
0,7744
0,9002
0,7380
0,9883
0,7028
0,6935
0,7830
0,9723
0,8602
0,7906
0,6175
0,7528
0,9011
0,8778
0,7994
0,7577
0,8475
0,6893
0,7340
0,2295
0,4363
0,4897
0,5057
0,6386
42
0,9699
0,9559
1
1
1
1
1
0,8534
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,5933
1
0,7927
0,9558
1
10
0,8239
0,5487
0,8094
0,9003
0,7406
0,9922
0,7311
0,7308
0,7830
0,9787
0,8896
0,7916
0,6749
0,7996
0,9327
0,8890
0,8076
0,7961
0,8996
0,8444
0,7859
0,2774
0,5197
0,5077
0,5292
0,7007
42
0,9879
0,8709
1
1
1
1
1
0,8735
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7404
1
0,7606
0,8191
1
9
0,8618
0,6106
0,8827
0,9084
0,7485
0,9964
0,7766
0,7811
0,8400
0,9915
0,9468
0,8652
0,7769
0,8905
0,9661
0,9186
0,8302
0,8512
0,9587
0,9367
0,8882
0,4878
0,6535
0,5354
0,6365
0,7778
42
0,9879
0,8238
1
1
1
1
1
0,8954
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8600
1
0,7206
0,8003
1
7
0,8977
0,6998
1
0,9829
0,7857
1
0,8297
0,8383
1
1
1
1
1
0,9936
1
1
0,8958
0,9590
1
1
1
0,8107
1
0,6336
0,8187
1
19
0,9734
0,8114
1
1
1
1
1
0,9109
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9794
1
1
1
1
0,8465
1
0,6836
0,8387
1
7
Çizelge 13’e göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından α=0,00, α=0,25, α=0,50, α=0,75
düzeyinde Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 42 orman işletme şefliğinin tamamı etkin değildir.
α=1,00 düzeyinde ise alt sınır etkinlik değerleri bakımından 23 orman işletme şefliği etkin, 19 orman
Alt sınır etkinlik değerleri bakımından etkin orman işletme şefliği bulunmamakla birlikte, α=0,00;
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeylerinde sırasıyla 0,9672; 0,9723; 0,9787; 0,9915 ile Eskere Orman
İşletme Şefliği en büyük alt sınır etkinlik değerini almıştır. En büyük alt sınır etkinliğine sahip ikinci ve
üçüncü orman işletme şeflikleri ise sırasıyla Kocabaş (0,9883; 0,9883; 0,9922; 0,9964) ve Acıpayam
(0,9939; 0,9954; 0,9969; 0,9985)’dır. α=1,00 düzeyinde etkin olan 23 orman işletme şefliği aynı
zamanda en büyük alt sınır etkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini α=0,00, α=0,25 α=0,50 ve α=0,75 düzeylerinde 0,2247,
0,2295, 0,2774, 0,4878 ile Eşme, α=1,00 düzeyinde ise 0,6336 ile Uşak Orman İşletme Şefliği almıştır.
En küçük alt sınır etkinlik değerine sahip ikinci ve üçüncü orman işletme şeflikleri ise sırasıyla α=0,00
ve α=0,25 düzeyinde Çivril (0,3557; 0,3850) ve Sivaslı (0,4064; 0,4363), α=0,50 düzeyinde Çivril
(0,4676) ve Uşak (0,5077), α=0,75 düzeyinde Uşak (0,5354) ve Denizli (0,6106), α=1,00 düzeyinde
ise Denizli (0,6998) ve Kaklık (0,7857)’dır.
156
Çizelge 13’e göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Eşme (0,4914), Çivril (0,6793), Uşak (0,8156), Sarayköy (0,8346),
Kelekçi (0,9077), Banaz (0,9348), Buldan (0,9373), Çardak (0,9516) ve Boyalı (0,9957) olmak üzere 9
orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,25 düzeyinde, Eşme (0,5933), Çivril (0,6671), Uşak (0,7927), Sarayköy (0,8534),
Çardak (0,9260), Kelekçi (0,9502), Ulubey (0,9558), Denizli (0,9559), Buldan (0,9699) ve Değne
• α=0,50 düzeyinde, Eşme (0,7404), Çivril (0,7504), Uşak (0,7606), Ulubey (0,8191), Denizli
(0,8709), Sarayköy (0,8735), Çardak (0,9516), Buldan (0,9879) ve Değne (0,9968) olmak üzere 9
• α=0,75 düzeyinde, Uşak (0,7206), Ulubey (0,8003), Denizli (0,8238), Eşme (0,8600),
Sarayköy (0,8954), Çivril (0,9128), Buldan (0,9879) olmak üzere 7 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=1,00 düzeyinde, Uşak (0,6836), Denizli (0,8114), Ulubey (0,8387), Eşme (0,8465),
Sarayköy (0,9109), Buldan (0,9734) ve Tavas (0,9794) olmak üzere 7 orman işletme şefliği etkin
değildir.
Üst sınır etkinlik değerleri bakımından Model_Denizli_5’in çözümünde, α düzeylerine göre
değişmekle birlikte, Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde bulunan 42 orman işletme şefliğinin 13’ü
etkin bulunmamıştır (Çizelge 14). En fazla etkin olmayan orman işletme şefliği, 4 adet ile Uşak Orman
İşletme Müdürlüğü’nde bulunmaktadır. Bunları 3 orman işletme şefliği ile Denizli, 2 orman işletme
şefliği ile Çal ve Çameli, 1 orman işletme şefliği ile Acıpayam ve Tavas Orman İşletme Müdürlükleri
izlemektedir. Buna karşılık, Eskere Orman İşletme Müdürlüğü’nde bulunan orman işletme şefliklerinin
ise tamamı etkindir.
Çizelge 14. Model_Denizli_5’de Denizli Orman Bölge Müdürlüğü’nde Üst Sınır Etkinlik Değerleri
Bazında Etkin Olmayan Orman İşletme Şeflikleri
İşletme Müdürlüğü
İşletme Şefliği
KB No
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Acıpayam
Kelekçi
KB5
0,9077
0,9502
1
1
1
Çal
Çardak
KB10
0,9516
0,9260
0,9516
1
1
Çal
Çivril
KB11
0,6793
0,6671
0,7504
0,9128
1
Çameli
Boyalı
KB13
0,9957
1
1
1
1
Çameli
Değne
KB15
1
0,9965
0,9968
1
1
Denizli
Buldan
KB17
0,9373
0,9699
0,9879
0,9879
0,9734
Denizli
Denizli
KB18
1
0,9559
0,8709
0,8238
0,8114
Denizli
Sarayköy
KB24
0,8346
0,8534
0,8735
0,8954
0,9109
Tavas
Tavas
KB33
1
1
1
1
0,9794
Uşak
Banaz
KB35
0,9348
1
1
1
1
Uşak
Eşme
KB38
0,4914
0,5933
0,7404
0,8600
0,8465
Uşak
Uşak
KB40
0,8156
0,7927
0,7606
0,7206
0,6836
Uşak
Ulubey
KB41
1
0,9558
0,8191
0,8003
0,8387
157
2. İzmir Orman Bölge Müdürlüğündeki Orman İşletme Şefliklerinin
Etkinliğinin
Daha öncede ifade edildiği gibi, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 orman işletme şefliğinin
değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_İzmir) 3. Bölümde
sunulan Çizelge 9’da verilmiştir. Model_İzmir, Bulanık VZA Modülü ile çözümlenmiş ve sonuç olarak,
α=1,00 düzeyinde üst sınır etkinlik değerleri bakımından orman işletme şefliklerinin tamamı etkin
bulunmuş ve birbirinden ayrıştırılamamıştır. Bu nedenle, Bölüm 3.4.6’da ifade edilen adımlar sırasıyla
aşağıdaki gibi izlenmiştir.
i) Yüksek Korelâsyona Sahip Değişkenlerin Saptanması: İzmir Orman Bölge Müdürlüğü
kapsamında belirlenen değişkenler için korelasyon analizi yapılmış ve yüksek korelâsyona sahip olan
girdi değişkenler Çizelge 15’de, çıktı değişkenler Çizelge 16’da verilmiştir.
Çizelge 15. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelâsyona Sahip Girdi Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Ormanlık Alandaki Top. Nüfus (V22)
Toplam Servet (V6)
Toplam Eta (V7)
Kadrolu Yangın İşçisi Sayısı (V13)
Kadrosuz (Geçici)işçi sayısı (V14)
Kadrosuz (Geçici)işçi sayısı (V14)
Gelen Evrak Sayısı (V19)
Toplam Silvikültür Çalış. Gideri (V73)
Toplam Alan (V2)
Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4)
Toplam Alan (V2)
Bakım Etası (V9)
Tensil Etası (V8)
Arozöz Sayısı (V45)
Arozöz Sayısı (V45)
Koruma Ekibi Sayısı (V39)
Toplam Eta (V7)
Tensil Etası (V8)
Tabii Gençleştirme Gideri (V67)
Rehabilitasyon Gideri (V70)
158
Katsayıları
2007
0,761
0,788
0,491
0,657
0,558
0,628
0,547
0,403
0,741
0,273
0,562
0,937
0,995
0,457
0,205
0,167
0,551
0,692
0,672
0,720
0,504
0,559
0,345
0,227
0,870
0,653
0,735
0,610
0,739
0,599
0,653
0,711
2008
0,761
0,788
0,519
0,657
0,577
0,628
0,554
0,861
0,736
0,558
0,556
0,977
0,994
0,568
0,544
0,507
0,442
0,708
0,820
0,853
0,379
0,513
0,970
0,923
0,991
0,896
0,988
0,944
0,576
0,544
0,605
0,662
2007
0,751
0,810
0,546
0,646
0,571
0,626
0,540
0,857
0,722
0,548
0,600
0,933
0,993
0,658
0,597
0,624
0,505
0,676
0,701
0,568
0,510
0,315
0,988
0,744
0,996
0,712
0,993
0,779
0,172
0,292
0,594
0,701
Çizelge 16. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelasyona Sahip Çıktı Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı (V21)
Rehabilitasyon Çalış. Yapılan Alan Mik. (V32)
Özel Ağaçlandırma Başvuru Sayısı (V35)
Rehabilitasyon Çalış.Yapılan Alan Miktarı (V32)
Yapılan Alan Miktarı (V33)
Yapılan Alan Miktarı (V33)
Üretilen Endüstriyel Odun Miktarı (V53)
Rampadan Satılan Yakacak Odun Miktarı Üretilen Yakacak Odun Miktarı (V54)
(V57) Orman Yolu Miktarı (V60)
Toplam
Bakımı Yapılan Üretim Yolu Miktarı (V61)
Katsayıları
2007
2008
2009
0,885
0,923
0,820
0,538
0,521
0,407
0,500
0,431
0,560
0,723
0,750
0,667
0,685
0,731
0,576
0,501
0,566
0,517
0,748
0,823
0,644
0,531
0,807
0,505
0,495
0,628
0,399
0,579
0,806
0,518
Çizelge 15 ve Çizelge 16’de bulunan bazı değişkenler, yüksek korelasyon göstermeleri
nedeniyle değişken listesinden çıkartılmıştır (Çizelge 17) .
Çizelge 17. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü Değişken Listesinden Yüksek Korelasyon Göstermesi
Nedeniyle Çıkartılan Değişkenler
VNo
GİRDİLER
Önem
Puanı
5,69
6,06
VNo
ÇIKTILAR
V27
V61
Rehabilitasyon Çalışması Kapsamında
Dikim Yapılan Alan Miktarı
V2
V13
Toplam Alan
V23
Toplam Köy Nüfusu
6,58
V33
V24
V39
V51
V63
V64
V65
V68
V70
V71
V9
V8
V14
Taşıma Giderleri
Bakım Etası
Tensil Etası
Kadrosuz (Geçici) işçi sayısı
7,47
5,92
6,58
6,89
7,03
6,58
6,47
6,56
6,83
5,94
5,58
5,86
V54
Önem
Puanı
7,36
6,67
6,14
5,53
Girdiler arasında bulunan Orman Alanı (V1) değişkeni ile Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) ve
Gelen Evrak Sayısı (V19) değişkenleri, Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni ile Kadrolu İşçi Sayısı
(V12) değişkeni yüksek korelasyon gösterdiği halde değişken listesinden tamamen çıkartılmamış,
birbirinin alternatifi değişkenler olarak kabul edilmiş, uygun modelin saptanması aşamasında alternatif
model tiplerinin geliştirilmesinde kullanılmıştır. Aynı kapsamda, çıktılar arasında bulunan Ormanlık
Alanlardan Verilen İzin Sayısı (V21) değişkeni ile Özel Ağaçlandırma Başvuru Sayısı (V35) değişkeni,
Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni ile Gençlik Bakımı Alanı (V29), Sıklık Bakımı
Alanı (V31), Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenleri de yüksek korelasyon
gösterdiği halde değişken listesinden çıkartılmamış, birbirinin alternatifi değişkenler olarak kabul
edilmiştir. Ayrıca, Gelen Evrak Sayısı (V19) değişkeninin yüksek korelasyon göstermesi nedeniyle
159
çıkartılması nedeniyle, bu girdi değişkeninin çıktı karşılığı olan Giden Evrak Sayısı (V20) değişkeni de
çıktı değişkenler arasından çıkartılmıştır.
Yüksek korelasyon gösteren değişkenler çıkarıldıktan sonra, Çizelge 18’de sunulan
değişkenlerden oluşan ve korelasyonları dikkate alan Model_İzmir_1 geliştirilmiştir. Ancak α=1,00
düzeyinde, Model_İzmir_1’in çözümü sonucunda da İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 Orman
İşletme Şefliği, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle birbirinden ayrıştıramamıştır.
Çizelge 18. Model_İzmir_1’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
GİRDİLER
V22
V50
V1
V45
V73
V52
V66
V49
V38
V7
V48
V44
V10
V79
V6
V11
V3
V72
V69
V67
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Toplam Servet
Memur Sayısı
V15
Önem
Puanı
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,36
7,19
7,06
6,97
6,94
6,86
6,44
6,36
5,94
5,86
6,94
6,25
6,72
6,72
VNo
V42
V53
V58
V34
V78
V60
V26
V25
V35
V28
V30
V43
V56
V55
V62
V57
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Dava sayısı
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,44
7,39
7,28
7,22
7,17
7,17
7,00
6,94
6,31
6,28
6,08
5,33
ii) Birbiri Yerine Kullanılabilecek Değişken Gruplarının Saptanması: Çizelge 18’de yer alan
bazı değişkenler, Adım 1’de ifade edilen birbiri yerine kullanılabilecek değişkenlerden olup, bu tip
Silvikültür Çalışması Gideri (V73) ile ilişkili olan Sıklık Bakımı Gideri (V69), Tabii Gençleştirme Gideri
(V67) ve Kültür Bakımı Gideri (V72) değişkenleri, Toplam Personel Sayısı (V79) ile ilişkili olan Orman
Muhafaza Memuru Sayısı (V10) ve Memur Sayısı (V11) değişkenleri, Orman Alanı (V1) ile ilişkili olan
Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) değişkeni ve Dikili Kabuklu Gövde Hacmi (V50) ile ilişkili olan Bakım
Üretimi (V52) değişkeni, girdi değişkenler arasından çıkartılmıştır. Ayrıca, Toplam Silvikültür
Çalışması Miktarı (V34) ile ilişkili olan Suni Gençleştirme Alanı (V28) ve Kültür Bakımı Alanı (V30)
değişkenleri, Toplam Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni ile ilişkili olan Yol Yoğunluğu (V78)
değişkeni çıktı değişkenler arasından çıkartılmıştır. Kalan değişkenler ile Çizelge 19’da yer alan
Model_İzmir_2 kurulmuştur. Ancak α=1,00 düzeyinde, Model_İzmir_2’de İzmir Orman Bölge
Müdürlüğü’ndeki 51 Orman İşletme Şefliğini, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle birbirinden
ayrıştıramamıştır.
160
VNo
Önem
Puanı
GİRDİLER
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V49
V38
V7
V48
V44
V79
V6
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Toplam Servet
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
7,06
6,97
6,94
6,86
6,44
V15
5,94
VNo
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
V43
V56
V55
V62
V57
Dava sayısı
Yanan Alan Miktarı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
7,00
6,94
6,31
6,28
6,08
5,33
değişkenlere verilen önem puanlarının büyüklüğü dikkate alınmıştır. Buna göre, Çizelge 19’da önem
puanı 6,50’nin altında bulunan Şeflik İdare Binasından (ŞİB) Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar
Geçen Ulaşım Süresi (V15), Toplam Servet (V6) ve Arazi Aracı Sayısı (V44) değişkenleri girdiler
arasından, Rampadan Satılan Yakacak Odun Miktarı (V57), Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu
Miktarı (V62) ve Üretime Verilen Bölme Adedi (V55) değişkenleri çıktılar arasından çıkartılmıştır.
Böylece, kalan
değişkenler
ile
Çizelge
20’de
verilen Model_İzmir_3
kurulmuştur. Ancak,
Model_İzmir_3’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 Orman
İşletme Şefliği, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle birbirinden ayrıştırılamamıştır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V49
V38
V7
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
7,06
6,97
6,94
6,86
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
V43
V56
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
7,00
6,94
Model_İzmir_3’ün ayrıştırma yapamaması nedeniyle, Çizelge 20’de önem puanı 7,10’un altında
bulunan Havuz ve Su Toplama Çukuru Sayısı (V48), Toplam Eta (V7), İlk Müdahale Yangın Ekibi
Sayısı (V38) ve Yangın Gözetleme Kulesi Sayısı (V49) değişkeni girdilerden, Rampadan Satılan
Endüstriyel Odun Miktarı (V56) ve Yanan Alan Miktarı (V43) değişkenleri ise çıktılar arasından
çıkartılmıştır. Böylece, kalan değişkenler ile Çizelge 21’de verilen Model_İzmir_4 kurulmuştur.
Model_İzmir_4’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Kırkağaç
161
(0,7932), Gaziemir (0,7936), Gördes (0,8541), Alaşehir (0,8545), Ödemiş (0,8746), Manisa (0,9116),
Başlamış (0,9181), Torbalı (0,9295), Zeytinliova (0,9619), Şahinkaya (0,9794) ve Akhisar (0,9852)
olmak üzere 11 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
Önem
Puanı
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
Önem
Puanı
ÇIKTILAR
Dava sayısı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde 51 adet orman işletme şefliği bulunmakta olup
Model_İzmir_4 % 21,57 düzeyinde ayrıştırma sağlamıştır. Ancak, orman işletmelerinin faaliyetleri
açısından Model_İzmir_4 incelenmiş ve çıkartılabilecek değişken bulunamamıştır. Bu kapsamda,
alternatif değişkenleri dikkate alan alternatif modeller kurulmuştur. Bu durumda öncelikle
Model_İzmir_4’de girdi değişkenler arasında bulunan Orman Alanı (V1) değişkeni yerine Ekonomik
Fonksiyon Alanı (V3), Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) ve Gelen Evrak Sayısı (V19) değişkenleri
eklenmek
suretiyle
Çizelge
22’de
sunulan
Model_İzmir_5
kurulmuştur.
Bu
kapsamda,
Model_İzmir_4’de Gelen Evrak Sayısı (V19) değişkenin girdilerde yer alması nedeniyle Giden Evrak
Sayısı (V20) değişkeni de çıktı değişkenler arasına eklenmiştir.
VNo
V22
V50
V3
V4
V19
V45
V73
V66
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,75
6,94
5,75
6,25
7,44
7,42
7,19
VNo
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
V20
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
6,69
Model_İzmir_5’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde
sadece Alaşehir (0,9323) ve Gaziemir (0,9951) Orman İşletme Şefliği üst sınır etkinlik değeri
bakımından etkin bulunmamıştır. Bu durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_5)
daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Orman Alanı (V1) değişkeni, Ekonomik Fonksiyon
Alanı (V3), Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4), Gelen Evrak Sayısı (V19) ve Giden Evrak Sayısı (V20)
değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
Daha sonra, alternatif değişken olarak kabul edilen Orman Alanı (V1) değişkeni yerine sadece
Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) ve Ekolojik Fonksiyon Alanı değişkenleri Model_İzmir_4’e eklenerek
Çizelge 23’de sunulan Model_İzmir_6 kurulmuştur. Model_İzmir_6’nın çözümü sonucunda α=1,00
162
düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nden Gaziemir (0,8201), Alaşehir (0,8467), Kırkağaç
(0,8770) ve Manisa (0,8836) Orman İşletme Şeflikleri üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin
bulunmamıştır. Bu durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_6) daha az
ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Orman Alanı (V1) değişkeni, Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3)
ve Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
Çizelge 23. Model_İzmir_6’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
V22
V50
V3
V4
V45
V73
V66
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
VNo
7,81
7,75
6,94
5,75
7,44
7,42
7,19
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
Aynı kapsamda, alternatif değişken olarak kabul edilen Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı
(V34) değişkeni yerine Suni Gençleştirme Alanı (V28), Gençlik Bakımı Alanı (V29), Kültür Bakımı
Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31), Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32)
değişkenleri Model_İzmir_4’e eklenerek Çizelge 24’de sunulan Model_İzmir_7 kurulmuştur.
Model_İzmir_7’nin çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nden sadece
Gördes (0,9778) Orman İşletme Şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin bulunmamıştır. Bu
durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_7) daha az ayrıştırma sağlamıştır.
Diğer bir ifadeyle, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni, Suni Gençleştirme Alanı
(V28), Gençlik Bakımı Alanı (V29), Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31),
Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma
sağlamaktadır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
VNo
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
V42
V53
V58
V60
V26
V25
V35
V28
V29
V30
V31
V32
Dava sayısı
7,81
7,81
7,61
7,44
7,39
7,28
7,22
7,17
6,72
7,17
6,92
6,14
(V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenleri Model_İzmir_4’e eklenerek
Çizelge 25’de sunulan Model_İzmir_8 kurulmuştur. Model_İzmir_8’in çözümü sonucunda α=1,00
163
düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nden sadece Gaziemir (0,8105), Gördes (0,9144), Alaşehir
(0,9169), Kırkağaç (0,9477), Ödemiş (0,9732), Başlamış (0,978) ve Şahinkaya (0,9863) olmak üzere
7 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda,
Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_8) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir
ifadeyle, Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni, Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10), Memur
Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V10
V11
V12
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Memur Sayısı
Önem
Puanı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
6,36
5,86
5,92
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
Toplam Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni yerine alternatif değişkenler olarak kabul edilen Yol
Yoğunluğu (V78) değişkeni Model_İzmir_4’e eklenmek suretiyle Çizelge 26’da sunulan Model_İzmir_9
kurulmuştur. Model_İzmir_9’un çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde İzmir Orman Bölge
Müdürlüğü’nden Kırkağaç (0,6424), Gaziemir (0,7274), Alaşehir (0,8228), Gördes (0,8541), Ödemiş
(0,8671), Zeytinliova (0,8879), Manisa (0,9116), Başlamış (0,9181), Şahinkaya (0,9184), Torbalı
(0,9295) ve Akhisar (0,9733) olmak üzere 11 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından
etkin değildir. Bu durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_9) aynı düzeyde
ayrıştırma sağlamıştır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
V42
V53
V58
V34
V78
V26
V25
V35
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
Özel Ağaçlandırma Başvuru Sayısı (V35) değişkeni yerine alternatif değişkenler olarak kabul
edilen Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı (V21) değişkeni Model_İzmir_4’e eklenmek suretiyle
Çizelge 27’de sunulan Model_İzmir_10 kurulmuştur. Model_İzmir_10’un çözümü sonucunda α=1,00
düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nden Kırkağaç (0,7932), Gaziemir (0,7936), Alaşehir
(0,8518), Gördes (0,8541), Ödemiş (0,8746), Manisa (0,9116), Başlamış (0,9181), Torbalı (0,9295),
Akhisar (0,9578), Zeytinliova (0,9619) ve Şahinkaya (0,9794) olmak üzere 11 orman işletme şefliği üst
sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model
(Model_İzmir_10) aynı düzeyde ayrıştırma sağlamıştır.
164
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
Önem
Puanı
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V21
Önem
Puanı
ÇIKTILAR
Dava sayısı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,11
Yukarıda sunulan 10 model içinde en iyi ayrışmayı Model_İzmir_4, Model_İzmir_9 ve
Model_İzmir_10 aynı düzeyde sağlamıştır. Bu üç modelde kullanılan girdi değişkenler aynı olmakla
birlikte, çıktı değişkenler arasında yer alan Yol Yoğunluğu (V78), Toplam Orman Yolu Miktarı (V60),
Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı (V21) ve Özel Ağaçlandırma Başvuru Sayısı (V35)
değişkenleri farklılaşmaktadır. Bu nedenle, Ormanlık Alanlardan Verilen İzin Sayısı (V21) değişkeninin
Model_İzmir_4’e eklenmesi suretiyle Çizelge 28’de sunulan Model_İzmir_11 oluşturulmuştur.
Model_İzmir_11’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nden
Kırkağaç (0,7932), Gaziemir (0,7936), Gördes (0,8541), Alaşehir (0,8545), Ödemiş (0,8746), Manisa
(0,9116), Başlamış (0,9181), Torbalı (0,9295), Zeytinliova (0,9619), Şahinkaya (0,9794) ve Akhisar
(0,9852) olmak üzere 11 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu
durumda, Model_İzmir_4’e göre alternatif model (Model_İzmir_11) aynı düzeyde ayrıştırma
sağlamıştır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
Önem
Puanı
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
VNo
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
V42
V53
V58
V34
V60
V26
V25
V35
V21
Önem
Puanı
ÇIKTILAR
Dava sayısı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
7,11
Model_İzmir_11’den farklı olarak, Model_İzmir_11’de yer alan Toplam Orman Yolu Miktarı
(V60) değişkeni yerine Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni eklenmek suretiyle Çizelge 29’da sunulan
Model_İzmir_12 oluşturulmuştur. Model_İzmir_12’nin çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde İzmir
Orman Bölge Müdürlüğü’nden Kırkağaç (0,6424), Gaziemir (0,7274), Alaşehir (0,8228), Gördes
(0,8541), Ödemiş (0,8671), Zeytinliova (0,8879), Manisa (0,9116), Başlamış (0,9181), Şahinkaya
(0,9184), Torbalı (0,9295) ve Akhisar (0,9733) olmak üzere 11 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik
değeri
bakımından
etkin
değildir.
Bu
durumda,
(Model_İzmir_12) aynı düzeyde ayrıştırma sağlamıştır.
165
Model_İzmir_11’e
göre
alternatif
model
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V66
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
7,81
7,75
7,67
7,44
7,42
7,19
VNo
V42
V53
V58
V34
V78
V26
V25
V35
V21
Önem
Puanı
7,81
7,81
7,61
7,58
7,44
7,39
7,28
7,22
7,11
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Dava sayısı
Yukarıda sunulan 12 model içinde üst sınır etkinlik değerlerine göre en iyi ayrışmayı
Model_İzmir_4, Model_İzmir_9, Model_İzmir_10, Model_İzmir_11 ve Model_İzmir_12 sağlamıştır. Bu
modellerde kullanılan girdi değişkenler
aynı olup, modeller
çıktı değişkenler
bakımından
farklılaşmaktadır. Bu beş model içinde en fazla değişken Model_İzmir_11 ve Model_İzmir_12’de
bulunmaktadır. Model_İzmir_12’de kullanılan Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni, Toplam Orman Yolu
Miktarı (V60)’nın Orman Alanı (V1)’na oranlanmasıyla bulunmaktadır. Diğer
bir
ifadeyle,
Model_İzmir_11’de kullanılan değişkenler, esasen daha yalın ve genel formda bulunmaktadır. Bu
nedenle, Model_İzmir_11, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki orman işletme müdürlüklerinin
etkinliğinin değerlendirilmesinde kullanılacak model olarak seçilmiştir.
Model_İzmir_11’in beş alfa düzeyinde (α=0,00, α=0,25, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00) çözümüne
göre, alt ve üst sınır etkinlik değerleri bakımından elde edilen sonuçlar Çizelge 30’da verilmiştir.
Alt sınır etkinlik değerleri bakımından Model_İzmir_11’de α=0,00, α=0,25, α=0,50 ve α=0,75
düzeyinde İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 51 orman işletme şefliğinin tamamı etkin değildir.
α=1,00 düzeyinde ise 29 orman işletme şefliği etkin, 22 orman işletme şefliği etkin değildir.
Alt sınır etkinlik değerleri bakımından etkin orman işletme şefliği bulunmamakla birlikte, α=0,00;
α=0,25; α=0,50 ve α=0,75 düzeylerinde sırasıyla 0,9317; 0,9570; 0,9755; 0,9880 ile Karaburun
Orman İşletme Şefliği en büyük alt sınır etkinlik değerini almıştır. En büyük alt sınır etkinliğine sahip
ikinci ve üçüncü orman işletme şeflikleri ise sırasıyla α=0,00 düzeyinde Göçbeyli (0,9297) ve Bornova
(0,9075), α=0,25 düzeyinde Göçbeyli (0,9424) ve Sarıgöl (0,9383), α=0,50 düzeyinde Sarıgöl (0,9568)
ve Göçbeyli (0,9567), α=0,75 düzeyinde Sarıgöl (0,9780) ve Bornova (0,9670)’dır. α=1,00 düzeyinde
etkin olan 29 orman işletme şefliği aynı zamanda en büyük alt sınır etkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini, α=0,00 ve α=0,25 düzeylerinde sırasıyla 0,3641; 0,4694 ile
Gördes, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00 düzeylerinde 0,5600, 0,5661; 0,7304 ile Gaziemir Orman İşletme
Şefliği almıştır. En küçük alt sınır etkinlik değerine sahip ikinci ve üçüncü orman işletme şeflikleri ise
sırasıyla α=0,00 ve α=0,25 düzeyinde Manisa (0,3851; 0,4707) ve Akhisar (0,4333; 0,5067), α=0,50
düzeyinde Gördes (0,5659) ve Manisa (0,5831), α=0,75 düzeyinde Gördes (0,6705) ve Alaşehir
(0,6983), α=1,00 düzeyinde ise Kırkağaç (0,7828) ve Gördes (0,7994)’dir.
Üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak Model_İzmir_11’den aşağıda ifade edilen sonuçlar
elde edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde Gördes (0,7365), Başlamış (0,8063), Turgutlu (0,8404), Şahinkaya
(0,8453), Gölmarmara (0,8464), Ödemiş (0,8473), Ovacık (0,9415) ve Torbalı (0,9737) olmak üzere 8
166
Çizelge 30. Model_İzmir_11’e Göre İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB
No
Bayındır
Bayındır
KB43
Bayındır
Kiraz
KB44
Bayındır
Ovacık
KB45
Bayındır
Ödemiş
KB46
Bayındır
Selçuk
KB47
Bayındır
Tire
KB48
Bayındır
Torbalı
KB49
Bayındır
Beydağ
KB50
Bayındır
Gölcük
KB51
Bergama
Bergama
KB52
Bergama
Dikili
KB53
Bergama
Göçbeyli
KB54
Bergama
Kınık
KB55
Bergama
Kozak
KB56
Bergama
Y.Şakran
KB57
Bergama
Madra
KB58
Demirci
Başalan
KB59
Demirci
Borlu
KB60
Demirci
Demirci
KB61
Demirci
Kula
KB62
Demirci
Selendi
KB63
Gördes
Gördes
KB64
Gördes
Gökseki
KB65
Gördes
Güneşli
KB66
Gördes
Şahinkaya
KB67
İzmir
Gaziemir
KB68
İzmir
İzmir
KB69
İzmir
Karabel
KB70
İzmir
Kemalpaşa
KB71
İzmir
Menemen
KB72
İzmir
Bornova
KB73
İzmir
Gümüldür
KB74
İzmir
Seferihisar
KB75
İzmir
Urla
KB76
İzmir
Armutlu
KB77
İzmir
Karaburun
KB78
Manisa
Alaşehir
KB79
Manisa
Manisa
KB80
Manisa
Turgutlu
KB81
Manisa
Sarıgöl
KB82
Manisa
Yuntdağı
KB83
Manisa
Salihli
KB84
Manisa
Saruhanlı
KB85
Akhisar
Akhisar
KB86
Akhisar
Gölmarmara KB87
Akhisar
Göktepe
KB88
Akhisar
Kırkağaç
KB89
Akhisar
Soma
KB90
Akhisar
Zeytinliova
KB91
Akhisar
Başlamış
KB92
Akhisar
Kavakalan
KB93
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
0,7899
0,6320
0,7636
0,6169
0,5946
0,8925
0,5077
0,6623
0,7696
0,7222
0,8602
0,9297
0,6780
0,7426
0,8549
0,6207
0,6848
0,7265
0,6326
0,6685
0,6723
0,3641
0,6687
0,5701
0,5620
0,5228
0,8265
0,7276
0,8741
0,5781
0,9075
0,4903
0,8170
0,7213
0,6976
0,9317
0,6203
0,3851
0,4870
0,9043
0,4403
0,6146
0,7246
0,4333
0,5124
0,6672
0,6143
0,5629
0,7931
0,6044
0,7327
51
1
1
0,9415
0,8473
1
1
0,9737
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7365
1
1
0,8453
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8404
1
1
1
1
1
0,8464
1
1
1
1
0,8063
1
8
0,8168
0,6877
0,8912
0,6632
0,6466
0,9117
0,6087
0,7267
0,7696
0,7404
0,8791
0,9424
0,7577
0,7970
0,8796
0,6853
0,7386
0,7783
0,6776
0,7374
0,7496
0,4694
0,7183
0,6121
0,6117
0,5482
0,8437
0,7756
0,8794
0,6522
0,9329
0,5278
0,8473
0,7626
0,7485
0,9570
0,6300
0,4707
0,5526
0,9383
0,5453
0,7232
0,7727
0,5067
0,5758
0,7472
0,6616
0,6505
0,8459
0,6718
0,7892
51
1
1
1
0,8547
1
1
0,9560
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7889
1
1
0,8469
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9039
1
1
1
1
1
0,9054
1
0,9652
1
1
0,8574
1
8
0,8480
0,7414
0,9235
0,7042
0,7039
0,9316
0,6855
0,7927
0,7764
0,7803
0,9342
0,9567
0,8190
0,8615
0,9144
0,7508
0,8100
0,8430
0,7545
0,8076
0,8331
0,5659
0,7806
0,6726
0,6943
0,5600
0,8807
0,8449
0,9123
0,7321
0,9514
0,6117
0,8799
0,8075
0,8091
0,9755
0,6498
0,5831
0,6378
0,9568
0,6870
0,8041
0,8238
0,6163
0,6611
0,8230
0,6798
0,7602
0,8499
0,7186
0,8543
51
1
1
1
0,8578
1
1
0,9221
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8257
1
1
0,8824
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9237
1
0,9540
1
1
1
1
1
0,9872
1
0,8566
1
1
0,8700
1
9
0,8935
0,8420
0,9506
0,7630
0,7815
0,9574
0,7813
0,7813
0,8601
0,8465
0,9309
0,9644
0,9015
0,9292
0,9584
0,8020
0,8875
0,9097
0,9097
0,8922
0,9158
0,6705
0,8612
0,7982
0,8083
0,5661
0,9262
0,9005
0,9515
0,8336
0,9670
0,7750
0,9348
0,8763
0,8783
0,9880
0,6983
0,7288
0,8177
0,9780
0,8351
0,8351
0,8973
0,7669
0,8035
0,8936
0,8936
0,8783
0,8395
0,7766
0,9247
51
1
1
1
0,8636
1
1
0,9152
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8501
1
1
0,9220
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8546
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8209
1
1
0,8880
1
7
1
1
0,9930
0,8464
0,9449
1
0,8911
1
0,9854
1
1
1
1
1
1
0,9579
0,9579
1
0,9842
1
1
0,7994
0,9705
0,9839
0,9232
0,7304
1
0,9523
1
1
1
1
1
1
0,9993
1
0,8283
0,8545
1
1
1
1
1
0,9332
0,9694
1
0,7828
1
0,8984
0,8949
1
22
1
1
1
0,8746
1
1
0,9295
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8541
1
1
0,9794
0,7936
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8545
0,9116
1
1
1
1
1
0,9852
1
1
0,7932
1
0,9619
0,9181
1
11
167
• α=0,25 düzeyinde, Gördes (0,7889), Şahinkaya (0,8469), Ödemiş (0,8547), Başlamış
(0,8574), Turgutlu (0,9039), Gölmarmara (0,9054), Torbalı (0,9560) ve Kırkağaç (0,9652) olmak üzere
• α=0,50 düzeyinde, Gördes (0,8257), Kırkağaç (0,8566), Ödemiş (0,8578), Başlamış
(0,8700), Şahinkaya (0,8824), Torbalı (0,9221), Alaşehir (0,9237), Turgutlu (0,9540) ve Gölmarmara
• α=0,75 düzeyinde, Kırkağaç (0,8209), Gördes (0,8501), Alaşehir (0,8546), Ödemiş (0,8636),
Başlamış (0,8880), Torbalı (0,9152) ve Şahinkaya (0,9220) olmak üzere 7 orman işletme şefliği etkin
değildir.
• α=1,00 düzeyinde, Kırkağaç (0,7932), Gaziemir (0,7936), Gördes (0,8541), Alaşehir
(0,8545), Ödemiş (0,8746), Manisa (0,9116), Başlamış (0,9181), Torbalı (0,9295), Zeytinliova
(0,9619), Şahinkaya (0,9794) ve Akhisar (0,9852) olmak üzere 11 orman işletme şefliği etkin değildir.
Üst sınır etkinlik değerleri bakımından Model_İzmir_11’in çözümünde, α düzeylerine göre
değişmekle birlikte, İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde bulunan 51 orman işletme şefliğinin 14’ü etkin
bulunmamıştır (Çizelge 31). En fazla etkin olmayan orman işletme şefliği, 5 adet ile Akhisar Orman
İşletme Müdürlüğü’nde bulunmaktadır. Bunları 3 orman işletme şefliği ile Bayındır ve Manisa, 2 orman
işletme şefliği ile Gördes, 1 orman işletme şefliği ile İzmir Orman İşletme Müdürlükleri izlemektedir.
Buna karşılık, Bergama ve Demirci Orman İşletme Müdürlüklerinde bulunan orman işletme
şefliklerinin ise tamamı etkindir.
Çizelge 31. Model_İzmir_11’de İzmir Orman Bölge Müdürlüğü’nde Üst Sınır Etkinlik Değerleri Bazında
Etkin Olmayan Orman İşletme Şeflikleri
İşletme Şefliği
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Gördes
Gördes
İzmir
Manisa
Manisa
Manisa
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Ovacık
Ödemiş
Torbalı
Gördes
Şahinkaya
Gaziemir
Alaşehir
Manisa
Turgutlu
Akhisar
Gölmarmara
Kırkağaç
Zeytinliova
Başlamış
0,9415
0,8473
0,9737
0,7365
0,8453
1
1
1
0,8404
1
0,8464
1
1
0,8063
1
0,8547
0,9560
0,7889
0,8469
1
1
1
0,9039
1
0,9054
0,9652
1
0,8574
1
0,8578
0,9221
0,8257
0,8824
1
0,9237
1
0,9540
1
0,9872
0,8566
1
0,8700
1
0,8636
0,9152
0,8501
0,9220
1
0,8546
1
1
1
1
0,8209
1
0,8880
1
0,8746
0,9295
0,8541
0,9794
0,7936
0,8545
0,9116
1
0,9852
1
0,7932
0,9619
0,9181
168
3.
Muğla
Orman
Bölge
Müdürlüğündeki
Orman
İşletme
Şefliklerinin
Etkinliğinin
Daha öncede ifade edildiği gibi, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 71 orman işletme
şefliğinin değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_Muğla) 3.
Bölümde sunulan Çizelge 10’da verilmiştir. Model_Muğla, Bulanık VZA Modülü ile çözümlenmiş ve
sonuç olarak, α=1,00 düzeyinde üst sınır etkinlik değerleri bakımından orman işletme şefliklerinin
tamamı etkin bulunmuş ve birbirinden ayrıştırılamamıştır. Bu nedenle, Bölüm 3.4.6’da ifade edilen
adımlar sırasıyla aşağıdaki gibi izlenmiştir.
i) Yüksek Korelâsyona Sahip Değişkenlerin Saptanması: Muğla Orman Bölge Müdürlüğü
kapsamında belirlenen değişkenler için korelasyon analizi yapılmış ve yüksek korelâsyona sahip olan
girdi değişkenler Çizelge 31’de, çıktı değişkenler Çizelge 32’de verilmiştir.
Çizelge 31. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelâsyona Sahip Girdi Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Orman Alanı (V1)
Dikili Kabuklu Gövde Hacmi (V50)
Bakım Üretimi (DKGH)(V52)
Tabii Gençleştirme Gideri (V67)
Kültür Bakımı Gideri (V72)
169
Katsayıları
2007
0,694
0,575
0,649
0,593
0,588
0,456
0,594
0,747
0,695
0,561
0,894
0,678
0,938
0,829
0,981
0,870
0,690
0,564
0,848
0,576
0,646
0,795
0,633
0,996
0,927
0,932
2008
0,694
0,582
0,657
0,644
0,653
0,512
0,640
0,537
0,487
0,388
0,892
0,780
0,943
0,906
0,981
0,932
0,521
0,608
0,723
0,615
0,686
0,590
0,682
0,996
0,932
0,936
2007
0,694
0,593
0,671
0,631
0,719
0,585
0,676
0,792
0,572
0,602
0,922
0,809
0,956
0,903
0,984
0,935
0,462
0,504
0,701
0,387
0,652
0,717
0,763
0,996
0,935
0,939
Çizelge 32. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde Yüksek Korelasyona Sahip Çıktı Değişkenlerin 20072009 Yıllarına Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Kültür Bakımı Alanı (V30)
Üretime Verilen Bölme Adedi (V55)
Suni Gençleştirme Alanı (V28)
Rehabilitasyon Çalış. Yapılan Alan Miktarı (V32)
Suni Gençleştirme Alanı (V28)
Üretilen Endüstriyel Odun Miktarı (V53)
Katsayıları
2007
2008
2009
0,719
0,548
0,316
0,591
0,842
0,721
0,508
0,590
0,540
0,570
0,702
0,619
0,946
0,502
0,377
0,839
0,680
0,195
0,530
0,577
0,525
0,550
0,527
0,491
0,877
0,927
0,963
0,746
0,734
0,729
nedeniyle değişken listesinden çıkartılmıştır (Çizelge 33).
Çizelge 33. Muğla Orman Bölge Müdürlüğü Değişken Listesinden Yüksek Korelasyon Göstermesi
Nedeniyle Çıkartılan Değişkenler
VNo
V50
V13
V19
V24
V63
V64
V65
V67
V68
V69
V70
V71
V72
GİRDİLER
Önem
Puanı
Taşıma Giderleri
7,54
5,39
5,75
7,00
6,18
6,32
5,89
6,54
6,21
6,61
6,18
6,29
5,93
VNo
V27
V32
V54
V55
ÇIKTILAR
Rehabilitasyon Çalış.Yapılan Alan Mik.
Önem
Puanı
6,64
6,00
5,07
6,25
Girdiler arasında bulunan Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni ile Kadrolu İşçi Sayısı (V12)
değişkeni, Orman Alanı (V1) değişkeni ile Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) değişkeni yüksek korelasyon
gösterdiği halde değişken listesinden çıkartılmamış, birbirinin alternatifi değişkenler olarak kabul
edilmiş, uygun modelin saptanması aşamasında alternatif model tiplerinin geliştirilmesinde
kullanılmıştır. Aynı kapsamda, çıktılar arasında bulunan Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni ile Toplam
Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni ile Suni
Gençleştirme Alanı (V28), Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31) değişkenleri yüksek
korelasyon gösterdiği halde değişken listesinden çıkartılmamış, birbirinin alternatifi değişkenler olarak
kabul edilmiş, uygun modelin saptanması aşamasında alternatif model tiplerinin geliştirilmesinde
kullanılmıştır. Ayrıca, Gelen Evrak Sayısı (V19) değişkeninin yüksek korelasyon gösterdiği için
çıkartılması nedeniyle, bu girdi değişkeninin çıktı karşılığı olan Giden Evrak Sayısı (V20) değişkeni de
çıktı değişkenler arasından çıkartılmıştır.
değişkenlerden oluşan ve korelasyonları dikkate alan Model_Muğla_1 geliştirilmiştir. Ancak α=1
170
düzeyinde, Model_Muğla_1’in çözümü sonucunda da Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki 71 Orman
İşletme Şefliği, üst sınır etkinlik değerleri itibariyle birbirinden ayrıştırılamamıştır.
Çizelge 34. Model_Muğla_1’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
GİRDİLER
V45
V22
V3
V1
V66
V38
V48
V52
V10
V73
V44
V5
V51
V7
V23
V39
V9
V11
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Toplam Eta
Toplam Köy Nüfusu
Bakım Etası
Memur Sayısı
V15
V79
Önem
Puanı
VNo
7,39
7,25
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,75
6,64
6,29
6,29
5,79
5,68
5,64
5,50
5,46
5,39
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
V29
V25
V26
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
6,18
6,00
5,82
5,11
ii) Birbiri Yerine Kullanılabilecek Değişken Gruplarının Saptanması: Çizelge 34’de, bazı
değişkenler, Adım 1’de ifade edilen birbiri yerine kullanılabilecek değişken grupları olup, bu tip
Personel Sayısı (V79) ile ilişkili olan Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10) ve Memur Sayısı (V11)
değişkenleri, Orman Alanı (V1) ile ilişkili olan Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) ve Sosyal ve Kültürel
Fonksiyon Alanı (V5) değişkenleri, Toplam Eta (V7) ile ilişkili olan Bakım Etası (V9) değişkeni ve
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfusu (V22) ile ilişkili olan Toplam Köy Nüfusu (V23) değişkeni girdi
değişkenler arasından çıkartılmıştır. Çıktı değişkenleri arasından ise Toplam Silvikültür Çalışması
Miktarı (V34) ile ilişkili olan Gençlik Bakımı Alanı (V29) değişkeni çıkartılmıştır. Kalan değişkenler ile
Çizelge 35’de yer alan Model_Muğla_2 kurulmuştur. Model_Muğla_2’nin çözümüne göre, α=1,00
düzeyinde, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Karacahisar (0,8949), Kayadere (0,9993) ve Ören
(0,8436) olmak üzere 3 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir.
171
VNo
GİRDİLER
V45
V22
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V51
V7
V39
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Toplam Eta
V15
V79
Önem
Puanı
7,39
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
5,79
5,68
5,50
VNo
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
V25
V26
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Dava Sayısı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
6,00
5,82
5,11
Model_Muğla_2’nin yeterince ayrıştırma yapmaması nedeniyle, düşük önem puanlarına sahip
bazı değişkenlerin çıkartılması amacıyla aşağıdaki adımlar izlenmiştir.
puanı 6,29’un altında bulunan Şeflik İdare Binasından (ŞİB) Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar
Geçen Ulaşım Süresi (V15), Koruma Ekibi Sayısı (V39), Toplam Eta (V7) ve Tensil Üretimi (V51)
değişkenleri girdiler arasından, Dava Sayısı (V26) ve Tutulan Zabıt Sayısı (V25) çıktılar arasından
çıkartılmıştır. Böylece, kalan değişkenler ile Çizelge 36’da verilen Model_Muğla_3 kurulmuştur.
Model_Muğla_3’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Ören
(0,6773), Karpuzlu (0,7206), Karacahisar (0,7907), Selimiye (0,7923), Eşen (0,8018), Yerkesik
(0,8513), Aydın (0,8709), Ula (0,8812), Çine (0,8914), Söke (0,9283), Göcek (0,9382), Kavaklıdere
(0,9494), Kemerbarajı (0,9766), Yenice (0,9788) ve Kayadere (0,9992) olmak üzere 15 orman işletme
şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir.
VNo
V45
V22
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Önem
Puanı
VNo
7,39
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde 71 adet orman işletme şefliğinin bulunması nedeniyle,
Model_Muğla_3 yeterince ayrıştırma yapamamıştır. Ancak, Orman işletmelerinin faaliyetleri ve önem
172
puanları açısından Model_Muğla_3 incelenmiş ve çıkartılabilecek değişken bulunamamıştır. Bu
kapsamda, alternatif ve birbiri ile ilişkili değişkenleri dikkate alan alternatif modeller kurulmuştur.
Bu durumda öncelikle Model_Muğla_3’de girdi değişkenler arasında bulunan Orman Alanı (V1)
değişkeni yerine Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3), Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) ve Sosyal ve Kültürel
Fonksiyon Alanı (V5) değişkenleri eklenmek suretiyle Çizelge 37’de sunulan Model_Muğla_4
kurulmuştur. Model_Muğla_4’ün çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Muğla Orman Bölge
Müdürlüğü’nde Ören (0,6767), Aydın (0,8850), Ula (0,9385), Kemerbarajı (0,9918) ve Kayadere
(0,9994) olmak üzere 5 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu
durumda, Model_Muğla_3’e göre alternatif model (Model_Muğla_4) daha az ayrıştırma sağlamıştır.
Diğer bir ifadeyle, Orman Alanı (V1) değişkeni, Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3), Ekolojik Fonksiyon
Alanı (V4) ve Sosyal ve Kültürel Fonksiyon Alanı (V5) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma
sağlamaktadır.
VNo
V45
V22
V3
V4
V5
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,25
7,25
6,39
6,29
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
VNo
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
Daha sonra, alternatif değişken olarak kabul edilen Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34)
değişkeni yerine Suni Gençleştirme Alanı (V28), Gençlik Bakımı Alanı (V29), Kültür Bakımı Alanı
(V30) ve Sıklık Bakımı Alanı (V31) değişkenleri eklenmek suretiyle Çizelge 38’de sunulan
Model_Muğla_5 kurulmuştur. Model_Muğla_5’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Muğla Orman
Bölge Müdürlüğü’nde Ören (0,7972), Karacahisar (0,7998), Yerkesik (0,8717), Eşen (0,878), Söke
(0,9128), Ula (0,9236) ve Göcek (0,9524) olmak üzere 7 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri
bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Muğla_3’e göre alternatif model (Model_Muğla_5)
daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34)
değişkeni, Suni Gençleştirme Alanı (V28), Gençlik Bakımı Alanı (V29), Kültür Bakımı Alanı (V30) ve
Sıklık Bakımı Alanı (V31) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
173
VNo
V45
V22
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Önem
Puanı
VNo
7,39
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
V21
V78
V61
V42
V43
V57
V53
V28
V29
V30
V31
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,00
7,00
6,39
6,29
6,11
6,18
5,79
6,54
Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni yerine Model_Muğla_3’e alternatif değişken olarak kabul edilen
Toplam
Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni eklenmek suretiyle Çizelge 39’da sunulan
Model_Muğla_6 kurulmuştur. Model_Muğla_6’nın çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Muğla
Orman Bölge Ören (0,6773), Karpuzlu (0,7206), Karacahisar (0,7910), Selimiye (0,7923), Yerkesik
(0,8513), Aydın (0,8709), Ula (0,8812), Çine (0,8914), Söke (0,9283), Kemerbarajı (0,9766), Göcek
(0,9773) ve Kayadere (0,9992) olmak üzere 12 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri
bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Muğla_3’e göre alternatif model (Model_Muğla_6)
daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni, Toplam Orman
Yolu Miktarı (V60) değişkenine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
Çizelge 39. Model_Muğla_6’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
V45
V22
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Önem
Puanı
VNo
7,39
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
V21
V60
V61
V34
V42
V43
V57
V53
ÇIKTILAR
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,43
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni yerine Model_Muğla_3’e alternatif değişkenler olarak
kabul edilen ve birbiri yerine kullanılabilecek değişken olması nedeniyle çıkartılan Orman Muhafaza
Memuru Sayısı (V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenleri eklenerek
Çizelge 40’da sunulan Model_Muğla_7 kurulmuştur. Model_Muğla_7’nin çözümü sonucunda α=1,00
düzeyinde Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nden Karpuzlu (0,7581), Karacahisar (0,7868), Selimiye
(0,7977), Aydın (0,8709), Yerkesik (0,8713), Ula (0,8812), Eşen (0,8821), Çine (0,8914), Söke
(0,9283), Kavaklıdere (0,9494), Yenice (0,9962), Göcek (0,9991) ve Kayadere (0,9998) olmak üzere
Model_Muğla_3’e göre alternatif model (Model_Muğla_7) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir
174
ifadeyle, Toplam Personel Sayısı (V79) değişkeni, Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10), Memur
Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V45
V22
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V10
V11
V12
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Orman Alanı
Memur Sayısı
Önem
Puanı
VNo
7,39
7,25
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
6,75
5,39
5,93
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
Ormanlık Alandaki Toplam Nüfusu (V22) değişkeni yerine Model_Muğla_3’de, alternatif
değişken olarak kabul edilen Toplam Köy Nüfusu (V23) değişkeni eklenmek suretiyle Çizelge 41’de
sunulan Model_Muğla_8 kurulmuştur. Model_Muğla_8’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde
Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nden Ören (0,6858), Karpuzlu (0,7206), Selimiye (0,7242), Eşen
(0,7884), Karacahisar (0,7907), Yerkesik (0,8513), Ula (0,8564), Aydın (0,8709), Çine (0,8914),
Yenice (0,8960), Söke (0,9283), Kemerbarajı (0,9766) ve Kayadere (0,9993) olmak üzere 13 orman
işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Muğla_3’e göre
alternatif model (Model_Muğla_8) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Ormanlık
Alandaki Toplam Nüfusu (V22) değişkeni, Toplam Köy Nüfusu (V23) değişkenine göre daha iyi
ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V45
V23
V1
V66
V38
V48
V52
V73
V44
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Toplam Köy Nüfusu
Orman Alanı
Önem
Puanı
7,39
5,64
7,04
7,04
7,00
6,89
6,82
6,64
6,29
VNo
V21
V78
V61
V34
V42
V43
V57
V53
ÇIKTILAR
Yol Yoğunluğu
Yanan Alan Miktarı
Önem
Puanı
7,64
7,36
7,29
7,18
7,00
7,00
6,39
6,29
Yukarıda sunulan 8 model içinde en iyi ayrışmayı Model_Muğla_3 sağlamıştır. Bu nedenle,
Model_Muğla_3, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki orman işletme müdürlüklerinin etkinliğinin
değerlendirilmesinde kullanılacak model olarak seçilmiştir. Model_Muğla_3’ün beş alfa düzeyinde
(α=0,00, α=0,25, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00) çözümüne göre, alt ve üst sınır etkinlik değerleri
175
Çizelge 42. Model_Muğla_3’e Göre Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin
İşletme
Müdürlüğü
Aydın
Fethiye
Köyceğiz
Marmaris
Milas
Muğla
Nazilli
Yatağan
Yılanlı
İşletme
Şefliği
Akçaova
Aydın
Çine
Karpuzlu
Germencik
Koçarlı
Söke
Kuşadası
Üzümlü
Eşen
Fethiye
Göcek
Güneydağ
Ağla
Akköprü
Beyobası
Karaçam
Köyceğiz
Sultaniye
Bayır
Çetibeli
Datça
Hisarönü
Marmaris
Bodrum
Karacahisar
Kayadere
Milas
Ören
Sarıçay
Selimiye
Mumcular
Gökova
Muğla
Ula
Yaraş
Yerkesik
Yeşilyurt
Karabörtlen
Bozdoğan
Karacasu
Karıncalıdağ
Kemerbarajı
Kuyucak
Nazilli
Sarıcaova
Yenice
Yenipazar
Bağyaka
Menteşeçayı
Turgut
Yatağan
Boyalı
Çakmak
Göktepe
Yılanlı
Muratlar
Şenyayla
Namnam
Alfa
KB94
KB95
KB96
KB97
KB98
KB99
KB100
KB101
KB102
KB103
KB104
KB105
KB106
KB107
KB108
KB109
KB110
KB111
KB112
KB113
KB114
KB115
KB116
KB117
KB118
KB119
KB120
KB121
KB122
KB123
KB124
KB125
KB126
KB127
KB128
KB129
KB130
KB131
KB132
KB133
KB134
KB135
KB136
KB137
KB138
KB139
KB140
KB141
KB142
KB143
KB144
KB145
KB146
KB147
KB148
KB149
KB150
KB151
KB152
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
Alt
Üst
0,7981
0,3185
0,3185
0,5364
0,6781
0,7216
0,5781
0,6658
0,9784
0,664
0,5468
0,5753
0,4712
0,4712
0,8374
0,8374
1
0,8447
0,9348
0,9999
0,8790
0,5288
0,8935
0,9661
0,9121
0,5858
0,6735
0,9763
0,4539
1
0,3826
0,5253
0,9806
0,4479
0,5069
0,9351
0,4569
0,716
0,9466
0,9466
1
0,8026
0,5765
0,6937
0,9672
0,9577
0,5379
0,7896
0,9131
0,8263
0,6246
0,8377
0,8575
0,8575
0,8785
0,8105
0,9761
0,7919
0,7919
1
1
0,8033
0,7452
1
1
1
1
1
1
0,9737
0,7448
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8856
0,9360
1
0,8314
1
0,7621
1
1
1
1
1
0,7629
0,9794
1
1
1
1
0,9916
0,9801
1
1
0,7181
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8552
0,3595
0,6389
0,5671
0,7213
0,8174
0,6758
0,7190
0,9929
0,7065
0,6471
0,6514
0,5132
0,8476
0,8774
0,9977
1
0,8898
0,9559
0,9999
0,9358
0,6463
0,9246
0,9759
0,9552
0,6417
0,7379
0,9856
0,4711
1
0,4204
0,5851
0,9528
0,5478
0,5222
0,9524
0,5081
0,7718
0,9724
0,8961
0,9861
0,8424
0,6422
0,8105
0,9817
0,9688
0,5839
0,8366
1
0,8682
0,6519
0,9252
0,8705
0,9996
0,8825
0,8553
0,9999
0,9326
0,8928
1
1
0,7189
0,7308
1
1
0,8791
1
1
1
0,9753
0,8199
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7655
0,8942
1
0,7838
1
0,7444
1
1
1
1
1
0,7579
0,9630
1
0,9603
1
1
1
1
1
1
0,7742
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8860
0,4330
0,6638
0,5939
0,7878
0,9073
0,7592
0,7932
0,9996
0,7227
0,7705
0,7259
0,6495
0,6495
0,8980
0,6585
1
0,9225
0,9719
1
0,9607
0,7753
0,9528
0,9855
0,9697
0,9697
0,8106
0,9917
0,5035
1
0,4916
0,6640
0,9645
0,6713
0,6080
0,9698
0,5877
0,8604
0,9879
0,9371
0,9913
0,8790
0,7221
0,8943
1
0,9882
0,6463
0,8927
1
0,9055
0,6810
0,9737
0,8838
0,9997
0,9062
0,8989
0,9999
0,8425
0,8425
1
0,9789
0,7633
0,7299
1
1
0,8046
1
1
0,9061
0,9782
0,8775
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7631
0,8866
1
0,7447
1
0,7879
1
1
1
1
1
0,7806
0,9542
1
0,9871
1
1
1
1
1
1
0,8529
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9080
0,5160
0,7290
0,6419
0,8745
0,9734
0,8308
0,8813
1
0,7322
0,8839
0,8158
0,8023
0,9774
0,9288
0,8194
1
0,9568
0,9847
1
0,9831
0,8909
0,9776
0,9936
0,9846
0,7225
0,8989
0,9964
0,5795
1
0,5897
0,7781
0,9901
0,8522
0,7054
0,9919
0,6878
0,9519
0,9970
0,9786
0,9957
0,9137
0,8352
0,9562
1
0,9958
0,7546
0,9456
1
0,9512
0,7886
0,9920
0,9522
0,9999
0,9508
0,9414
0,9414
0,9045
0,9187
1
0,9378
0,8210
0,7326
1
1
0,8534
1
1
0,8475
1
0,9124
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7798
0,9183
1
0,7071
1
1
1
1
1
0,8814
1
0,8160
0,9792
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9310
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8709
0,8864
0,7025
1
1
0,9283
1
1
0,7973
1
0,9341
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7592
0,9992
1
0,6704
1
0,7573
1
1
1
0,8092
1
0,8504
1
1
1
1
1
0,9766
1
1
1
0,8977
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8709
0,8914
0,7206
1
1
0,9283
1
1
0,8018
1
0,9382
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,7907
0,9992
1
0,6773
1
0,7923
1
1
1
0,8812
1
0,8513
1
1
1
1
1
0,9766
1
1
1
0,9788
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
176
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
Bellibol
Gökçay
Kavaklıdere
Kavaklıdere
Menteşe
Bahtiyar
Çaldere
Dalaman
Ortaca
Dalaman
Kemer
Seki
Kemer
Yapraktepe
Akçay
Etkinsizlik Toplamı
KB
No
KB153
KB154
KB155
KB156
KB157
KB158
KB159
KB160
KB161
KB162
KB163
KB164
α=0,00
Alt
Üst
0,9367
1
0,8624
1
0,7571
1
0,8922
1
0,8988
1
0,9819
1
0,7298
1
0,7334
1
0,9023
1
0,9553
1
0,7296
1
0,4437 0,8998
68
14
α=0,25
Alt
Üst
0,9567
0,8867
0,7829
0,9011
0,9194
0,8671
0,8392
0,9982
0,9297
0,9755
0,8010
0,5145
68
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
13
α=0,50
Alt
Üst
α=0,75
Alt
Üst
α=1,00
Alt
Üst
0,9618
1
0,986
1
1
1
0,9094
1
0,9462
1
0,9971
1
0,8164 0,9783 0,8539 0,9647 0,8988 0,9494
0,8164
1
0,9497
1
1
1
0,9294
1
0,9370
1
1
1
0,9331
1
0,9726
1
1
1
0,9306
1
0,9936
1
1
1
0,9092
1
0,9218
1
1
1
0,9547
1
0,9782
1
1
1
0,9893
1
0,9972
1
1
1
0,8714
1
0,9394
1
1
1
0,6648
1
0,8324
1
1
1
66
16
65
14
16
15
Çizelge 42’ye göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde
α=0,00 düzeyinde 3 orman işletme şefliği (Karaçam, Sarıçay ve Karacasu) etkin, diğer 68 orman
işletme şefliği etkin değildir. α=0,25 düzeyinde 3 orman işletme şefliği (Karaçam, Sarıçay ve Bağyaka)
etkin, diğer 68 orman işletme şefliği etkin değildir. α=0,50 düzeyinde 5 orman işletme şefliği
(Karaçam, Bayır, Sarıçay, Nazilli ve Bağyaka) etkin, diğer 66 orman işletme şefliği etkin değildir.
α=0,75 düzeyinde 6 orman işletme şefliği (Üzümlü, Karaçam, Bayır, Sarıçay, Nazilli ve Bağyaka)
etkin, diğer 65 orman işletme şefliği etkin değildir. α=1,00 düzeyinde ise 55 orman işletme şefliği etkin,
diğer 16 orman işletme şefliği etkin değildir. Etkin olan bu orman işletme şeflikleri aynı zamanda en
büyük alt sınır erkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini α=0,00 düzeyinde 0,3185 ile Aydın ve Çine, α=0,25, α=0,50,
ve α=0,75 düzeylerinde sırasıyla 0,3595, 0,4330 ve 0,5160 ile Aydın, α=1,00 düzeyinde ise sırasıyla
0,6704 ile Ören Orman İşletme Şefliği almıştır. En küçük alt sınır etkinlik değerine sahip ikinci ve
üçüncü orman işletme şeflikleri ise sırasıyla α=0,00 düzeyinde Selimiye (0,3826) ve Akçay (0,4437),
α=0,25 ve 0,50 düzeylerinde Selimiye (0,4204; 0,4916) ve Ören (0,4711; 5035), α=0,75 düzeyinde
Ören (0,5795) ve Selimiye (0,5897), α=1,00 düzeyinde ise Karpuzlu (0,7025) ve Selimiye (0,7573)’dir.
Çizelge 42’ye göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak aşağıdaki sonuçlar elde
edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Yenice (0,7181), Germencik (0,7448), Eşen (0,7452), Milas (0,7621),
Yaraş (0,7629), Yerkesik (0,8033), Bodrum (0,8314), Datça (0,8856), Akçay (0,8998), Hisarönü
(0,936), Karpuzlu (0,9737), Yeşilyurt (0,9794), Kuyucak (0,9801) ve Kemerbarajı (0,9916) olmak üzere
• α=0,25 düzeyinde, Çine (0,7189), Karpuzlu (0,7308), Selimiye (0,7444), Yerkesik (0,7579),
Karacahisar (0,7655), Yenice (0,7742), Ören (0,7838), Göcek (0,8199), Söke (0,8791), Kayadere
(0,8942), Bozdoğan (0,9603), Yeşilyurt (0,963) ve Fethiye (0,9753) olmak üzere 13 orman işletme
• α=0,50 düzeyinde, Karpuzlu (0,7299), Ören (0,7447), Karacahisar (0,7631), Çine (0,7633),
Yerkesik (0,7806), Selimiye (0,7879), Söke (0,8046), Yenice (0,8529), Göcek (0,8775), Kayadere
177
(0,8866), Eşen (0,9061), Yeşilyurt (0,9542), Fethiye (0,9782), Kavaklıdere (0,9783), Aydın (0,9789) ve
Bozdoğan (0,9871) olmak üzere 16 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,75 düzeyinde, Ören (0,7071), Karpuzlu (0,7326), Karacahisar (0,7798), Yerkesik
(0,816), Çine (0,821), Eşen (0,8475), Söke (0,8534), Ula (0,8814), Göcek (0,9124), Kayadere
(0,9183), Yenice (0,931), Aydın (0,9378), Kavaklıdere (0,9647) ve Yeşilyurt (0,9792) olmak üzere 14
• α=1,00 düzeyinde, Ören (0,6773), Karpuzlu (0,7206), Karacahisar (0,7907), Selimiye
(0,7923), Eşen (0,8018), Yerkesik (0,8513), Aydın (0,8709), Ula (0,8812), Çine (0,8914), Söke
(0,9283), Göcek (0,9382), Kavaklıdere (0,9494), Kemerbarajı (0,9766), Yenice (0,9788) ve Kayadere
Üst sınır etkinlik değerleri bakımından Model_Muğla_3’ün çözümünde, α düzeylerine göre
değişmekle birlikte, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde bulunan 71 orman işletme şefliğinin 20’si
etkin bulunmamıştır (Çizelge 43). En fazla etkin olmayan orman işletme şefliği, 4 adet ile Aydın, Milas
ve Nazilli Orman İşletme Müdürlüklerinde bulunmaktadır. Bunları 3 orman işletme şefliği ile Fethiye ve
Muğla, 1 orman işletme şefliği ile Kavaklıdere ve Kemer Orman İşletme Müdürlükleri izlemektedir.
Buna karşılık, Dalaman, Köyceğiz, Marmaris, Yatağan ve Yılanlı Orman İşletme Müdürlüklerinde
bulunan orman işletme şefliklerinin ise tamamı etkindir.
Çizelge 43. Model_Muğla_3’de Muğla Orman Bölge Müdürlüğü’nde Üst Sınır Etkinlik Değerleri
Bazında Etkin Olmayan Orman İşletme Şeflikleri
İşletme Şefliği
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
Aydın
Aydın
1
1
0,9789
0,9378
0,8709
Aydın
Çine
0,8033
0,7189
0,7633
0,8210
0,8914
Aydın
Karpuzlu
0,7452
0,7308
0,7299
0,7326
0,7206
Aydın
Söke
1
0,8791
0,8046
0,8534
0,9283
Fethiye
Eşen
1
1
0,9061
0,8475
0,8018
Fethiye
Fethiye
0,9737
0,9753
0,9782
1
1
Fethiye
Göcek
0,7448
0,8199
0,8775
0,9124
0,9382
Milas
Karacahisar
0,8856
0,7655
0,7631
0,7798
0,7907
Milas
Kayadere
0,9360
0,8942
0,8866
0,9183
0,9992
Milas
Ören
0,8314
0,7838
0,7447
0,7071
0,6773
Milas
Selimiye
0,7621
0,7444
0,7879
1
0,7923
Muğla
Ula
1
1
1
0,8814
0,8812
Muğla
Yerkesik
0,7629
0,7579
0,7806
0,8160
0,8513
Muğla
Yeşilyurt
0,9794
0,9630
0,9542
0,9792
1
Nazilli
Bozdoğan
1
0,9603
0,9871
1
1
Nazilli
Kemerbarajı
0,9916
1
1
1
0,9766
Nazilli
Kuyucak
0,9801
1
1
1
1
Nazilli
Yenice
0,7181
0,7742
0,8529
0,9310
0,9788
Kavaklıdere
Kavaklıdere
1
1
0,9783
0,9647
0,9494
Kemer
Akçay
0,8998
1
1
1
1
178
α=1,00
4. Ege Bölgesi’ndeki 164 Orman İşletme Şefliğinin Etkinliğinin Değerlendirilmesinde
Kullanılacak Modelin Kararlaştırılması
Daha
öncede
ifade
edildiği
gibi,
Ege
Bölgesi’ndeki
164
orman
işletme
şefliğinin
değerlendirilmesi amacıyla oluşturulan modelde yer alan değişkenler (Model_Ege) 3. Bölümde
sunulan Çizelge 11’de verilmiştir. Model_Ege, Bulanık VZA Modülü ile çözümlenmiş ve sonuç olarak,
α=1,00 düzeyinde üst sınır etkinlik değerleri bakımından orman işletme şefliklerinin tamamı etkin
bulunmuş ve birbirinden ayrıştırılamamıştır. Bu nedenle, Bölüm 3.4.6’da ifade edilen adımlar sırasıyla
aşağıdaki gibi izlenmiştir.
i) Yüksek Korelâsyona Sahip Değişkenlerin Saptanması: Ege Bölgesi kapsamında
belirlenen değişkenler için korelasyon analizi yapılmış ve yüksek korelâsyona sahip olan girdi
değişkenler Çizelge 44’de, çıktı değişkenler ise Çizelge 45’de verilmiştir.
Çizelge 44. Ege Bölgesi’nde Yüksek Korelâsyona Sahip Girdi Değişkenlerin 2007-2009 Yıllarına
Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Orman Alanı (V1)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Alan (V2)
Toplam Eta (V7)
Toplam Eta (V7)
Tensil Etası (V8)
Toplam Alan (V2)
Tensil Etası (V8)
Bakım Etası (V9)
Tensil Üretimi (DKGH)(V51)
179
Katsayıları
2007
0,699
0,788
0,542
0,502
0,550
0,550
0,697
0,664
0,402
0,406
0,517
0,593
0,621
0,728
0,994
0,727
0,468
0,328
0,859
0,723
0,708
0,830
0,798
0,405
0,514
2008
0,699
0,788
0,542
0,503
0,557
0,658
0,697
0,667
0,600
0,617
0,627
0,503
0,577
0,729
0,994
0,729
0,935
0,811
0,970
0,834
0,903
0,979
0,518
0,531
0,617
2007
0,704
0,783
0,542
0,499
0,529
0,654
0,697
0,662
0,574
0,618
0,484
0,479
0,594
0,731
0,994
0,728
0,967
0,590
0,978
0,602
0,716
0,982
0,660
0,499
0,501
Çizelge 45. Ege Bölgesi’nde Yüksek Korelasyona Sahip Çıktı Değişkenlerin 2007-2009 Yıllarına
Yönelik Korelasyon Katsayıları.
Toplam Yangın Sayısı (V42)
Yanan Alan Miktarı (V43)
Katsayıları
2007
2008
2009
0,864
0,817
0,849
0,688
0,679
0,673
0,184
0,605
0,605
0,781
0,552
0,231
0,495
0,621
0,592
0,513
0,615
0,580
0,591
0,661
0,600
nedeniyle değişken listesinden çıkartılmıştır (Çizelge 46).
Çizelge 46. Ege Bölgesi Değişken Listesinden Yüksek Korelasyon Göstermesi Nedeniyle Çıkartılan
Değişkenler
VNo
V2
V13
V23
V24
V63
V64
V65
V68
V70
V71
GİRDİLER
Toplam Alan
Toplam Köy Nüfusu
Taşıma Giderleri
Önem
Puanı
VNo
5,70
5,88
6,52
7,02
6,47
6,18
5,98
6,24
5,56
6,11
V29
V54
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
6,53
5,29
Girdiler arasında bulunan, Orman Alanı (V1) değişkeni ile Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4)
değişkeni, Toplam Eta (V7) değişkeni ile Tensil Etası (V8) ve Bakım Etası (V9) değişkenleri, Dikili
Kabuklu Gövde Hacmi (V50) değişkeni ile Tensil Üretimi (V51) değişkeni, Toplam Personel Sayısı
(V79) değişkeni ile Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkeni, çıktılar arasında bulunan Toplam Yangın
Sayısı (V42) değişkeni ile Yanan Alan Miktarı (V43) değişkeni, Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni ile
Toplam Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni ile
Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31) ve Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı
(V32) değişkenleri yüksek korelasyon gösterdiği halde değişken listesinden çıkartılmamış, birbirinin
alternatifi değişkenler olarak kabul edilmiş, uygun modelin saptanması aşamasında alternatif model
tiplerinin geliştirilmesinde kullanılmıştır.
değişkenlerden oluşan korelasyonları dikkate alan Model_Ege_1 geliştirilmiştir. Ancak α=1 düzeyinde,
Model_Ege_1’in çözümü sonucunda da Ege Bölgesi’ndeki 71 Orman İşletme Şefliği, üst sınır etkinlik
değerleri itibariyle birbirinden ayrıştırılamamıştır.
180
Çizelge 47. Model_Ege_1’de Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
GİRDİLER
V22
V50
V1
V52
V45
V10
V73
V3
V69
V38
V66
V7
V48
V67
V11
V44
V19
V72
V39
V6
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Memur Sayısı
Toplam Servet
V15
V79
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,52
7,39
7,11
7,02
6,80
6,79
6,64
6,58
6,42
6,27
6,11
6,02
5,94
5,88
5,76
5,65
5,48
VNo
V42
V34
V53
V60
V27
V61
V21
V28
V25
V57
V26
V62
V20
V55
ÇIKTILAR
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,83
6,74
6,59
6,59
6,56
6,44
6,21
5,89
5,76
5,70
5,33
ii) Birbiri Yerine Kullanılabilecek Değişken Gruplarının Saptanması: Çizelge 47’de yer alan
bazı değişkenler, Adım 1’de ifade edilen birbiri yerine kullanılabilecek değişken grupları olup, bu tip
Personel Sayısı (V79) ile ilişkili olan Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10) ve Memur Sayısı (V11)
değişkenleri, Dikili Kabuklu Gövde Hacmi (V50) le ilişkili olan Bakım Üretimi (V52) değişkeni, Orman
Alanı (V1) ile ilişkili olan Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) değişkeni, Toplam Silvikültür Çalışması
Gideri (V73) ile ilişkili olan Tabii Gençleştirme Gideri (V67), Sıklık Bakımı Gideri (V69), Kültür Bakımı
Gideri (V72) değişkenleri girdi değişkenler arasından çıkartılmıştır. Çıktı değişkenleri arasından ise
Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) ile ilişkili olan Tabii Gençleştirme Alanı (V27) ve Suni
Gençleştirme Alanı (V28) değişkenleri çıkartılmıştır. Kalan değişkenler ile Çizelge 48’de yer alan
Model_Ege_2 kurulmuştur. Model_Ege_2’nin çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Ege Bölgesi’ndeki
Ören (0,76218), Karacahisar (0,91573), Çine (0,95964) ve Kayadere (0,97343) olmak üzere 4 orman
işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir.
181
VNo
GİRDİLER
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V44
V19
V39
V6
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Toplam Servet
V15
V79
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
5,94
5,88
5,65
5,48
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
V62
V20
V55
Dava sayısı
Bakımı Yap. Yangın Emniyet Yolu Miktarı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
5,89
5,76
5,70
5,33
Model_Ege_2’nin yeterince ayrıştırma yapmaması nedeniyle, düşük önem puanlarına sahip
bazı değişkenlerin çıkartılması amacıyla aşağıdaki adımlar izlenmiştir.
puanı 6,00’ın altında bulunan Şeflik İdare Binasından (ŞİB) Şeflik Ünitesi Orta Noktasına Kadar Geçen
Ulaşım Süresi (V15), Toplam Servet (V6), Koruma Ekibi Sayısı (V39), Gelen Evrak Sayısı (V19) ve
Arazi Aracı Sayısı (V44) değişkenleri girdiler arasından, Üretime Verilen Bölme Adedi (V55), Giden
Evrak Sayısı (V20) ve Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu Miktarı (V62) değişkenleri çıktılar
arasından çıkartılmıştır. Böylece, kalan değişkenler ile Çizelge 49’da verilen Model_Ege_3
kurulmuştur. Model_Ege_3’ün çözümüne göre, α=1,00 düzeyinde, Ege Bölgesi’ndeki Ören (0,5677),
Çal (0,6144), Kayadere (0,6483), Karacahisar (0,7246), Torbalı (0,7258), Yerkesik (0,7427), Aydın
(0,7457), Karpuzlu (0,7583), Ula (0,7842), Ulubey (0,7845), Şahinkaya (0,7978), Manisa (0,8200),
Turgutlu (0,8432), Çine (0,8663), Gördes (0,8741), Kemerbarajı (0,8767), Baklan (0,8845), Zeytinliova
(0,8855), Uşak (0,8883), Yeşilyurt (0,8974), Çivril (0,9012), Fethiye (0,9154), Ödemiş (0,9276),
Kelekçi (0,9345), Selimiye (0,9413), Göcek (0,9491), Alaşehir (0,9593), Alcı (0,9714), Gaziemir
(0,9819) ve Akhisar (0,9879) olmak üzere 30 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından
etkin değildir.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
182
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Ege Bölgesi’nde 164 adet orman işletme şefliğinin bulunması nedeniyle, Model_Ege_3 %
18,29’luk bir ayrıştırma sağlamıştır. İlerleyen aşamada, alternatif ve birbiri ile ilişkili değişkenleri
dikkate alan alternatif modeller kurulmuştur.
Bu durumda öncelikle girdi değişkenler arasında bulunan Orman Alanı (V1) değişkeni yerine
Model_Ege_3’e alternatif değişkenler olarak kabul edilen ve birbiri yerine kullanılabilecek değişken
olması nedeniyle çıkartılan Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) ve Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4)
değişkenleri eklenmek suretiyle Çizelge 50’de sunulan Model_Ege_4 kurulmuştur. Model_Ege_4’ün
çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Ege Bölgesi’nde Ören (0,5662), Kayadere (0,6922), Manisa
(0,8175), Aydın (0,8217), Turgutlu (0,8382), Ula (0,8719), Zeytinliova (0,8867), Karpuzlu (0,9064),
Fethiye (0,9131), Gördes (0,9396), Selimiye (0,9413), Alcı (0,9469), Kelekçi (0,9483), Çal (0,9536),
Alaşehir (0,9656), Gaziemir (0,9831) ve Yerkesik (0,9863) olmak üzere 17 orman işletme şefliği üst
sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Ege_3’e göre alternatif model
(Model_Ege_4) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Orman Alanı (V1) değişkeni,
Ekonomik Fonksiyon Alanı (V3) ve Ekolojik Fonksiyon Alanı (V4) değişkenlerine göre daha iyi
VNo
V22
V50
V3
V4
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
7,62
7,55
6,80
5,48
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Daha sonra, alternatif değişken olarak kabul edilen Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34)
değişkeni yerine Model_Ege_3’e Tabi Gençleştirme Alanı (V27), Suni Gençleştirme Alanı (V28),
Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı Alanı (V31) ve Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı
(V32)
değişkenleri
eklenmek
suretiyle
Çizelge
51’de
sunulan
Model_Ege_5
kurulmuştur.
Model_Ege_5’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Ege Bölgesi’nde Ören (0,5908), Çal (0,7136),
Karacahisar (0,7219), Yerkesik (0,7587), Ula (0,7842), Torbalı (0,8402), Şahinkaya (0,8525), Gördes
(0,8648), Çine (0,8808), Kemerbarajı (0,8839), Aydın (0,8911), Yeşilyurt (0,8983), Uşak (0,9107),
Kayadere (0,9220), Ödemiş (0,9332), Manisa (0,9412), Fethiye (0,9570), Göcek (0,9715) ve
Zeytinliova (0,9916) olmak üzere 19 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin
değildir. Bu durumda, Model_Ege_3’e göre alternatif model (Model_Ege_5) daha az ayrıştırma
sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı (V34) değişkeni, Tabi
Gençleştirme Alanı (V27), Suni Gençleştirme Alanı (V28), Kültür Bakımı Alanı (V30), Sıklık Bakımı
Alanı (V31) ve Rehabilitasyon Çalışması Yapılan Alan Miktarı (V32) değişkenlerine göre daha iyi
183
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
VNo
ÇIKTILAR
V42
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
V27
V28
V30
V31
V32
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
6,83
6,59
6,29
7,14
5,76
(V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi Sayısı (V12) değişkenleri Model_Ege_3’e eklenerek
Çizelge 52’de sunulan Model_Ege_6 kurulmuştur. Model_Ege_6’nın çözümü sonucunda α=1,00
düzeyinde Ege Bölgesi’nden Karacahisar (0,7416), Yerkesik (0,7609), Karpuzlu (0,7645), Ula
(0,7842), Aydın (0,7843), Ulubey (0,8320), Şahinkaya (0,8643), Çine (0,8759), Manisa (0,8794), Uşak
(0,8921), Baklan (0,8972), Yeşilyurt (0,8974), Ören (0,9113), Gördes (0,9119), Zeytinliova (0,9119),
Kayadere (0,9215), Alaşehir (0,9626), Fethiye (0,9693) ve Selimiye (0,9957) olmak üzere 19 orman
işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Ege_3’e göre
alternatif model (Model_Ege_6) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Toplam Personel
Sayısı (V79) değişkeni, Orman Muhafaza Memuru Sayısı (V10), Memur Sayısı (V11) ve Kadrolu İşçi
Sayısı (V12) değişkenlerine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
Çizelge 52. Model_Ege_6’da Yer Alan Girdi ve Çıktı Değişkenler
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V10
V11
V12
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Memur Sayısı
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
7,11
6,02
5,85
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Dikili Kabuklu Gövde Hacmi (V50) değişkeni yerine alternatif değişken olarak kabul edilen
Tensil Üretimi (V51) ve Bakım Üretimi (V52) değişkenleri Model_Ege_3’e eklenerek Çizelge 53’de
sunulan Model_Ege_7 kurulmuştur. Model_Ege_7’nin çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Ören
(0,5225), Kayadere (0,6335), Çal (0,6361), Aydın (0,7043), Karacahisar (0,7248), Karpuzlu (0,7586),
Yerkesik (0,7606), Ödemiş (0,7635), Torbalı (0,7698), Ulubey (0,7845), Şahinkaya (0,8042), Manisa
(0,8217), Turgutlu (0,8339), Gördes (0,8625), Çine (0,8663), Fethiye (0,8676), Kemerbarajı (0,8721),
184
Ula (0,8839), Zeytinliova (0,8855), Uşak (0,8912), Yeşilyurt (0,9093), Çivril (0,9226), Kelekçi (0,9362),
Baklan (0,9404), Selimiye (0,9519), Akhisar (0,9639) ve Göcek (0,9649) olmak üzere 27 orman
işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Ege_3’e göre
alternatif model (Model_Ege_7) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Dikili Kabuklu
Gövde Hacmi (V50) değişkeni, Tensil Üretimi (V51) ve Bakım Üretimi (V52) değişkenlerine göre daha
iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V22
V52
V51
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
7,62
7,52
6,47
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Toplam Eta (V7) değişkeni yerine alternatif değişken olarak kabul edilen Tensil Etası (V8) ve
Bakım Etası (V9) değişkenleri Model_Ege_3’e eklenerek Çizelge 54’de sunulan Model_Ege_8
kurulmuştur. Model_Ege_8’in çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Ege Bölgesi’nden Kayadere
(0,6335), Torbalı (0,7262), Çal (0,7509), Karpuzlu (0,7583), Karacahisar (0,7624), Aydın (0,7735),
Yerkesik (0,7894), Şahinkaya (0,8128), Ulubey (0,8153), Manisa (0,8244), Çine (0,8680), Turgutlu
(0,8694), Gördes (0,8785), Zeytinliova (0,8855), Uşak (0,8883), Kemerbarajı (0,8951), Yeşilyurt
(0,9012), Ula (0,9063), Çivril (0,9115), Kale (0,9198), Alaşehir (0,9205), Akhisar (0,9283), Kelekçi
(0,9345), Göcek (0,9475), Gaziemir (0,948), Ödemiş (0,9696), Fethiye (0,9820) ve Kırkağaç (0,9969)
olmak üzere 28 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri bakımından etkin değildir. Bu durumda,
Model_Ege_3’e göre alternatif model (Model_Ege_8) daha az ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir
ifadeyle, Toplam Eta (V7) değişkeni, Tensil Etası (V8) ve Bakım Etası (V9) değişkenlerine göre daha
iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V9
V8
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Bakım Etası
Tensil Etası
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,05
5,17
6,27
185
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V60
V61
V21
V25
V57
V26
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Toplam Orman Yolu Miktarı (V60) değişkeni yerine alternatif değişken olarak kabul edilen Yol
Yoğunluğu (V78) değişkeni Model_Ege_3’e eklenmek suretiyle Çizelge 55’de sunulan Model_Ege_9
kurulmuştur. Model_Ege_9’un çözümü sonucunda α=1,00 düzeyinde Ege Bölgesi’nden Ören (0,564),
Çal (0,6144), Kayadere (0,6335), Karacahisar (0,7237), Torbalı (0,7258), Aydın (0,7314), Yerkesik
(0,742), Karpuzlu (0,7583), Şahinkaya (0,7787), Ulubey (0,7788), Ula (0,7842), Buldan (0,7901),
Zeytinliova (0,8143), Manisa (0,82), Turgutlu (0,8432), Göcek (0,8630), Çine (0,8663), Uşak (0,8687),
Gördes (0,8741), Baklan (0,8845), Kemerbarajı (0,8881), Yeşilyurt (0,8974), Çivril (0,9012), Fethiye
(0,9022), Kavaklıdere (0,9310), Kelekçi (0,9345), Selimiye (0,9413), Alcı (0,9714), Gaziemir (0,9819),
Akhisar (0,9879) ve Yenice (0,996) olmak üzere 31 orman işletme şefliği üst sınır etkinlik değeri
bakımından etkin değildir. Bu durumda, Model_Ege_3’e göre alternatif model (Model_Ege_9) daha
fazla ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir ifadeyle, Yol Yoğunluğu (V78) değişkeni, Toplam Orman Yolu
Miktarı (V60) değişkenine göre daha iyi ayrıştırma sağlamaktadır.
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
VNo
ÇIKTILAR
V42
V34
V53
V78
V61
V21
V25
V57
V26
Yol Yoğunluğu
Dava sayısı
Önem
Puanı
7,39
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Daha sonra alternatif değişken olarak kabul edilen Toplam Yangın Sayısı (V42) değişkeni
yerine Yanan Alan Miktarı (V43) değişkeni Model_Ege_9’a eklenmek suretiyle Çizelge 56’da sunulan
Model_Ege_10
kurulmuştur.
Model_Ege_10’un
çözümü
sonucunda
α=1,00
düzeyinde
Ege
Bölgesi’nden Ören (0,6012), Çal (0,6102), Kayadere (0,6713), Ulubey (0,7098), Karacahisar (0,7237),
Aydın (0,7365), Karpuzlu (0,7445), Şahinkaya (0,7741), Yerkesik (0,7816), Buldan (0,7901), Torbalı
(0,7928), Ula (0,8030), Zeytinliova (0,8177), Manisa (0,8200), Turgutlu (0,8432), Göcek (0,8630),
Çine (0,8663), Uşak (0,8687), Baklan (0,8705), Gördes (0,8741), Kemerbarajı (0,8881), Fethiye
(0,8900), Çivril (0,9012), Yeşilyurt (0,9025), Kelekçi (0,9138), Ödemiş (0,9203), Kavaklıdere (0,9310),
Selimiye (0,9413), Gaziemir (0,9683), Alcı (0,9690), Akhisar (0,9879) ve Yenice (0,9960) olmak üzere
Model_Ege_9’a göre alternatif model (Model_Ege_10) daha fazla ayrıştırma sağlamıştır. Diğer bir
ifadeyle, Yanan Alan Miktarı (V43) değişkeni, Toplam Yangın Sayısı (V42) değişkenine göre daha iyi
Yukarıda sunulan 10 model içinde en iyi ayrışmayı Çizelge 56’da sunulan Model_Ege_10
sağlamıştır. Bu nedenle, Model_Ege_10, Ege Bölgesi’ndeki orman işletme müdürlüklerinin etkinliğinin
değerlendirilmesinde kullanılacak model olarak seçilmiştir. Model_Ege_10’un beş alfa düzeyinde
(α=0,00 α=0,25, α=0,50, α=0,75 ve α=1,00) çözümüne göre, alt ve üst sınır etkinlik değerleri
186
VNo
V22
V50
V1
V45
V73
V38
V66
V7
V48
V79
GİRDİLER
Önem
Puanı
VNo
ÇIKTILAR
Önem
Puanı
7,62
7,55
7,52
7,39
7,02
6,64
6,58
6,42
6,27
V43
V34
V53
V78
V61
V21
V25
V57
V26
Yanan Alan Miktarı
Yol Yoğunluğu
Rampadan Satılan Yakacak Odun Mik.
Dava sayısı
6,44
7,15
6,91
6,85
6,74
6,59
6,56
6,44
6,21
Orman Alanı
Arozöz Sayısı
Toplam Eta
Çizelge 57. Model_Ege_10’a Göre Ege Bölgesi’ndeki Orman İşletme Şefliklerinin Alt ve Üst Sınır
Etkinlik Değerleri
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Acıpayam
Çal
Çal
Çal
Çal
Çal
Çameli
Çameli
Çameli
Çameli
Denizli
Denizli
Denizli
Denizli
Denizli
Denizli
Denizli
Denizli
Eskere
Eskere
Eskere
Eskere
Eskere
Tavas
Tavas
Tavas
Tavas
Tavas
Acıpayam
Alcı
Bozdağ
Elmaözü
Kelekçi
Yatağan
Yazır
Baklan
Çal
Çardak
Çivril
İnceler
Boyalı
Çameli
Değne
Göldağı
Buldan
Denizli
Güney
Honaz
Kaklık
Kocabaş
Pamukkale
Sarayköy
Çiçekli
Eskere
Eşenler
Karacaören
Yelkencidağ
Kale
Konak
Köprübaşı
Tavas
Yenidere
KB
NO
KB1
KB2
KB3
KB4
KB5
KB6
KB7
KB8
KB9
KB10
KB11
KB12
KB13
KB14
KB15
KB16
KB17
KB18
KB19
KB20
KB21
KB22
KB23
KB24
KB25
KB26
KB27
KB28
KB29
KB30
KB31
KB32
KB33
KB34
α=0,00
Alt
Üst
0,7010
1
0,6519
1
0,8084
1
0,7090
1
0,5771 0,8073
1
1
1
1
0,6021 0,9763
0,4251 0,9015
0,8990
1
0,4212 0,7787
0,8365
1
0,7082 0,8536
0,5924 0,8805
0,8106
1
0,9465
1
0,4447 0,6714
0,4447
1
0,8399
1
0,8756
1
0,6881
1
0,9650
1
0,6433
1
0,7556 0,8097
0,8717
1
0,9527
1
0,9018
1
0,7788
1
0,5120
1
0,6895
1
0,9535
1
0,8912
1
0,8065
1
0,9968
1
α=0,25
Alt
Üst
0,7253
1
0,6689
1
0,8532
1
0,7599
1
0,6161 0,8130
1
1
1
1
0,6402 0,9231
0,4640 0,6177
0,9132
1
0,4705 0,7932
0,8673
1
0,7460 0,8835
0,6512 0,9486
0,8606
1
0,9558
1
0,4746 0,6872
0,9278
1
0,8766
1
0,8964
1
0,7398
1
0,9730
1
0,6882
1
0,7998 0,8734
0,8731
1
0,9567
1
0,9095
1
0,9078
1
0,5784
1
0,7333
1
0,9676
1
0,9163
1
0,8536
1
0,9988
1
187
α=0,50
Alt
Üst
0,7577
1
0,7150
1
0,8900
1
0,8104
1
0,6721 0,8299
1
1
1
1
0,6894 0,895
0,5016 0,5821
0,9296
1
0,5696 0,8151
0,9068
1
0,7853 0,9142
0,7276
1
0,8813
1
0,9589
1
0,5367 0,7059
0,5367
1
0,9077
1
0,9026
1
0,7988
1
0,9789
1
0,7465
1
0,8431 0,9238
0,8744
1
0,9577
1
0,9221
1
0,8784
1
0,8784
1
0,7817
1
0,9767
1
0,8990
1
0,8854
1
0,9992
1
α=0,75
Alt
Üst
0,8044
1
0,7988
1
0,9285
1
0,8630
1
0,7798 0,8891
1
1
1
1
0,7633 0,8838
0,5464 0,5952
0,9518
1
0,6888 0,8504
0,9376
1
0,8413 0,9641
0,8494
1
0,9194
1
0,9647
1
0,6102 0,7442
0,6102
1
0,9330
1
0,9127
1
0,8797
1
0,9866
1
0,8255
1
0,8952 0,9662
0,9350
1
0,9602
1
0,9618
1
0,8495
1
0,8495
1
0,8408
1
0,9878
1
0,9052
1
0,9229
1
0,9996
1
α=1,00
Alt
Üst
0,9809
1
0,9121 0,9690
0,9922
1
0,9697
1
0,8861 0,9138
1
1
1
1
0,8572 0,8705
0,5930 0,6102
1
1
0,8680 0,9012
1
1
0,9133
1
0,9804
1
1
1
1
1
0,7371 0,7901
0,9914
1
1
1
0,9898
1
0,9898
1
1
1
0,9374
1
0,9898
1
1
1
1
1
1
1
0,9977
1
1
1
0,9431
1
1
1
1
1
0,9900
1
1
1
İşletme
İşletme
Müdürlüğü Şefliği
Uşak
Uşak
Uşak
Uşak
Uşak
Uşak
Uşak
Uşak
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bayındır
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Bergama
Demirci
Demirci
Demirci
Demirci
Demirci
Gördes
Gördes
Gördes
Gördes
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
İzmir
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Banaz
Çamsu
Çatak
Eşme
Sivaslı
Uşak
Ulubey
Güre
Bayındır
Kiraz
Ovacık
Ödemiş
Selçuk
Tire
Torbalı
Beydağ
Gölcük
Bergama
Dikili
Göçbeyli
Kınık
Kozak
Y.Şakran
Madra
Başalan
Borlu
Demirci
Kula
Selendi
Gördes
Gökseki
Güneşli
Şahinkaya
Gaziemir
İzmir
Karabel
Kemalpaşa
Menemen
Bornova
Gümüldür
Seferihisar
Urla
Armutlu
Karaburun
Alaşehir
Manisa
Turgutlu
Sarıgöl
Yuntdağı
Salihli
Saruhanlı
KB
NO
KB35
KB36
KB37
KB38
KB39
KB40
KB41
KB42
KB43
KB44
KB45
KB46
KB47
KB48
KB49
KB50
KB51
KB52
KB53
KB54
KB55
KB56
KB57
KB58
KB59
KB60
KB61
KB62
KB63
KB64
KB65
KB66
KB67
KB68
KB69
KB70
KB71
KB72
KB73
KB74
KB75
KB76
KB77
KB78
KB79
KB80
KB81
KB82
KB83
KB84
KB85
α=0,00
Alt
Üst
0,6719
1
0,7515
1
0,6741
1
0,7613
1
0,5937
1
0,4753
0,7665
0,5919
0,8538
0,5307
1
0,8855
1
0,5312
1
0,8640
1
0,4732
0,756
0,7411
1
0,9092
1
0,6024
0,82
0,7815
1
0,8442
1
0,8315
1
0,7321
1
0,9283
1
0,8149
1
0,8447
1
0,5222
0,9834
0,7008
1
0,6342
0,8915
0,6146
1
0,5849
1
0,6031
1
0,6377
1
0,3918
0,6360
0,7093
1
0,5240
0,7517
0,4745
0,6631
0,5392
1
0,7285
1
0,8548
1
0,7705
1
0,4252
1
0,8445
1
0,6415
1
0,8434
1
0,7582
1
0,6837
1
0,8865
1
0,4374
1
0,4374
0,9946
0,4389
0,7273
0,5757
1
0,5627
0,9335
0,5906
1
0,5906
1
α=0,25
Alt
Üst
0,7916
1
0,8437
1
0,7786
1
0,8178
1
0,6490
1
0,5062 0,7969
0,6081 0,7852
0,6592
1
0,8960
1
0,5981
1
0,9367
1
0,5423 0,7640
0,7605
1
0,9282
1
0,6366 0,8162
0,6366
1
0,8611
1
0,8439
1
0,8439
1
0,9369
1
0,8426
1
0,8447
1
0,6037
1
0,7470
1
0,6574 0,9769
0,6821
1
0,6140
1
0,6874
1
0,7373
1
0,4663 0,6775
0,7266
1
0,5580 0,8568
0,5235 0,6751
0,5935
1
0,7533
1
0,8632
1
0,7954
1
0,5380
1
0,8665
1
0,6846
1
0,8714
1
0,7925
1
0,7346
1
0,9827
1
0,4847 0,9996
0,4285 0,9680
0,4947 0,7635
0,6420
1
0,6532
1
0,6532
1
0,6906
1
188
α=0,50
Alt
Üst
0,8889
1
0,9121
1
0,861
1
0,878
1
0,7188
1
0,5374 0,8260
0,6350 0,7467
0,8168
1
0,9016
1
0,6946
1
0,9229
1
0,6206 0,8081
0,7928
1
0,9467
1
0,6745 0,8026
0,8562
1
0,8786
1
0,8600
1
0,8600
1
0,9495
1
0,8739
1
0,8604
1
0,7426
1
0,7426
1
0,7618
1
0,7651
1
0,7054 0,9809
0,7876
1
0,8209
1
0,5586 0,7312
0,7417
1
0,6090 0,9300
0,5845 0,7042
0,6508
1
0,7904
1
0,8703
1
0,8267
1
0,8267
1
0,8939
1
0,7691
1
0,9027
1
0,8347
1
0,7925
1
0,9213
1
0,5515 0,9577
0,5282 0,9422
0,5683 0,7964
0,7248
1
0,766
1
0,7792
1
0,7878
1
α=0,75
Alt
Üst
0,9563
1
0,9604
1
0,9297
1
0,9405
1
0,8265
1
0,6493 0,8478
0,6618 0,7263
0,9259
1
0,9299
1
0,8226
1
0,9634
1
0,7209 0,8718
0,8134
1
0,9644
1
0,7102
1
0,9069
1
0,8990
1
0,8806
1
0,8640
1
0,9517
1
0,9111
1
0,9082
1
0,8979
1
0,8441
1
0,8616
1
0,8579
1
0,8657 0,9976
0,8829
1
0,9087
1
0,6858 0,8015
0,8142
1
0,7036
1
0,6506 0,7370
0,7562
1
0,8662
1
0,8814
1
0,8717
1
0,8185
1
0,9502
1
0,8559
1
0,9361
1
0,8883
1
0,8681
1
0,9551
1
0,6344 0,9023
0,6425 0,8928
0,6862 0,8251
0,8315
1
0,8590
1
0,8802
1
0,8861
1
α=1,00
Alt
Üst
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8582 0,8687
0,6920 0,7098
1
1
0,9970
1
1
1
1
1
0,8872 0,9203
0,9695
1
1
1
0,7874 0,7928
1
1
0,9995
1
1
1
1
1
0,9970
1
1
1
1
1
1
1
0,9777
1
0,9991
1
0,9774
1
0,9950
1
1
1
1
1
0,8323 0,8741
0,9805
1
0,9733
1
0,7481 0,7741
0,8440 0,9683
0,9954
1
0,9075
1
0,9951
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8020
1
0,7928 0,8200
0,7928 0,8432
1
1
0,9865
1
1
1
1
1
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Fethiye
Fethiye
Fethiye
Fethiye
Fethiye
Köyceğiz
Köyceğiz
Köyceğiz
Köyceğiz
Köyceğiz
Köyceğiz
Marmaris
Marmaris
Marmaris
Marmaris
Marmaris
Milas
Milas
Milas
Milas
Milas
Milas
Milas
Milas
Muğla
Muğla
Muğla
Muğla
Muğla
Muğla
Muğla
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Akhisar
Gölmarmara
Göktepe
Kırkağaç
Soma
Zeytinliova
Başlamış
Kavakalan
Akçaova
Aydın
Çine
Karpuzlu
Germencik
Koçarlı
Söke
Kuşadası
Üzümlü
Eşen
Fethiye
Göcek
Güneydağ
Ağla
Akköprü
Beyobası
Karaçam
Köyceğiz
Sultaniye
Bayır
Çetibeli
Datça
Hisarönü
Marmaris
Bodrum
Karacahisar
Kayadere
Milas
Ören
Sarıçay
Selimiye
Mumcular
Gökova
Muğla
Ula
Yaraş
Yerkesik
Yeşilyurt
Karabörtlen
Bozdoğan
Karacasu
Karıncalıdağ
Kemerbarajı
Kuyucak
Nazilli
KB
NO
KB86
KB87
KB88
KB89
KB90
KB91
KB92
KB93
KB94
KB95
KB96
KB97
KB98
KB99
KB100
KB101
KB102
KB103
KB104
KB105
KB106
KB107
KB108
KB109
KB110
KB111
KB112
KB113
KB114
KB115
KB116
KB117
KB118
KB119
KB120
KB121
KB122
KB123
KB124
KB125
KB126
KB127
KB128
KB129
KB130
KB131
KB132
KB133
KB134
KB135
KB136
KB137
KB138
α=0,00
Alt
Üst
0,5462 0,881
0,5140 0,8736
0,6214
1
0,5502
1
0,5196
1
0,5014 0,8783
0,5401
1
0,6495
1
0,7464
1
0,3484 0,9461
0,7035 0,7856
0,4750 0,8143
0,6842
1
0,6398
1
0,6398
1
0,6173
1
0,8000
1
0,5195
1
0,3970 0,7505
0,5326 0,6827
0,7207
1
0,7207
1
0,7454
1
0,7196
1
0,8750
1
0,8343
1
0,7941
1
1
1
0,8191
1
0,4944
1
0,8098
1
0,9580
1
0,9412
1
0,5267 0,7448
0,4909 0,7393
0,6392
1
0,4292 0,7894
0,9067
1
0,3440
1
0,5518
1
0,9123
1
0,5530
1
0,4511 0,9402
0,8527
1
0,4177 0,7308
0,7312 0,8662
0,6948
1
0,7168 0,8498
0,9209
1
0,6767
1
0,4777 0,8622
0,5282 0,7630
0,9366
1
α=0,25
Alt
Üst
0,6161 0,8864
0,5751 0,9850
0,7350
1
0,5928
1
0,6117
1
0,5421 0,8791
0,6013
1
0,7531
1
0,7788
1
0,3783 0,9470
0,5966 0,7937
0,5212 0,7810
0,7107
1
0,7107
1
0,5342 0,9045
0,6546
1
0,8749
1
0,5639
1
0,4717 0,7671
0,5516 0,7245
0,7528
1
0,9984
1
0,9984
1
0,7596
1
0,9234
1
0,8513
1
0,8441
1
1
1
0,8648
1
0,5174
1
0,8482
1
0,9694
1
0,9552
1
0,5517 0,7723
0,5517 0,6730
0,6955
1
0,4075 0,7233
0,9153
1
0,4034 0,9471
0,6092
1
0,9123
1
0,6191
1
0,4995 0,8488
0,8710
1
0,4711 0,7421
0,7521 0,8399
0,7475
1
0,7998 0,9187
0,9594
1
0,7295
1
0,5604 0,8787
0,6399 0,8237
0,9366
1
189
α=0,50
Alt
Üst
0,7878 0,9059
0,6508
1
0,8203
1
1
1
0,6976
1
0,5901 0,875
0,6705
1
0,8331
1
0,809
1
0,4398 0,9182
0,6645 0,8023
0,6645 0,7672
0,7500
1
0,7500
1
0,6455 0,9187
0,7353
1
0,7353
1
0,6129
1
0,5654 0,7867
0,6321 0,7908
0,8053
1
0,8148
1
0,8166
1
1
1
0,9476
1
0,8726
1
0,9013
1
1
1
0,9037
1
0,6039
1
0,8825
1
0,9799
1
0,9697
1
0,5787 0,7644
0,5641 0,6461
0,7872
1
0,4300 0,6747
0,9339
1
0,5108 0,9206
0,6839
1
0,6839
1
0,7214
1
0,559 0,8343
0,8785
1
0,5378 0,7526
0,7757 0,7526
0,8102
1
0,865 0,9612
0,9607
1
0,8003
1
0,6612 0,8869
0,6867 0,897
0,9584
1
α=0,75
Alt
Üst
0,8135 0,9535
0,7905
1
0,8925
1
0,8925
1
0,8275
1
0,6598 0,8521
0,7796
1
0,9053
1
0,8439
1
0,5290 0,8406
0,7210 0,8325
0,6453 0,7585
0,8213
1
0,8696
1
0,7849 0,9638
0,8305
1
0,9460
1
0,7196
1
0,6913 0,8160
0,7291 0,8450
0,8736
1
0,8901
1
0,9006
1
0,9006
1
0,9571
1
0,9091
1
0,9346
1
1
1
0,9357
1
0,7299
1
0,9217
1
0,9904
1
0,9846
1
0,6174 0,7381
0,5916 0,6579
0,8630
1
0,4911 0,6312
0,9590
1
0,6544 0,9272
0,7877
1
0,9238
1
0,8419
1
0,6351 0,8130
0,9214
1
0,6191 0,7675
0,8099 0,8743
0,8761
1
0,9402
1
0,9743
1
0,8585
1
0,8585 0,8881
0,8449
1
0,9628
1
α=1,00
Alt
Üst
0,9590 0,9879
0,9819
1
1
1
0,9901
1
1
1
0,7766 0,8177
1
1
1
1
0,9849
1
0,7241 0,7365
0,8338 0,8663
0,7195 0,7445
0,9560
1
1
1
0,9329
1
0,9870
1
1
1
0,9595
1
0,8381 0,8900
0,8550 0,8630
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9854
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,9875
1
1
1
1
1
1
1
0,6807 0,7237
0,6653 0,6713
0,9556
1
0,5756 0,6012
1
1
0,8584 0,9413
1
1
1
1
1
1
0,7174 0,8030
1
1
0,7394 0,7816
0,8634 0,9025
1
1
0,9822
1
1
1
0,9969
1
0,8520 0,8881
0,9487
1
1
1
İşletme
Müdürlüğü
İşletme
Şefliği
KB
NO
Nazilli
Sarıcaova
KB139
Nazilli
Yenice
KB140
Nazilli
Yenipazar
KB141
Yatağan
Bağyaka
KB142
Yatağan
Menteşeçayı KB143
Yatağan
Turgut
KB144
Yatağan
Yatağan
KB145
Yılanlı
Boyalı
KB146
Yılanlı
Çakmak
KB147
Yılanlı
Göktepe
KB148
Yılanlı
Yılanlı
KB149
Yılanlı
Muratlar
KB150
Yılanlı
Şenyayla
KB151
Yılanlı
Namnam
KB152
Kavaklıdere Bellibol
KB153
Kavaklıdere Gökçay
KB154
Kavaklıdere Kavaklıdere KB155
Kavaklıdere Menteşe
KB156
Dalaman
Bahtiyar
KB157
Dalaman
Çaldere
KB158
Dalaman
Ortaca
KB159
Dalaman
Dalaman
KB160
Kemer
Kemer
KB161
Kemer
Seki
KB162
Kemer
Yapraktepe
KB163
Kemer
Akçay
KB164
α=0,00
Alt
Üst
0,7612
1
0,5460 0,7979
0,8336
1
0,9025
1
0,6910
1
0,6298
1
0,6298 0,9655
0,8355
1
0,9995
1
0,7790
1
0,7790
1
0,8611
1
0,7550
1
0,8661
1
0,9174
1
0,7876
1
0,6499 0,8585
0,8244
1
0,7400
1
0,6316 0,8756
0,7746
1
0,7179
1
0,9023
1
0,8628
1
0,5575
1
0,5159
1
161
41
α=0,25
Alt
Üst
0,7875
1
0,6037 0,8378
0,8583
1
0,9043
1
0,7537
1
0,6536 0,9604
0,8781
1
0,8781
1
0,9996
1
0,8160
1
0,8091
1
0,8172
1
0,7866
1
0,8762
1
0,9300
1
0,8202
1
0,6832 0,8589
0,8292
1
0,7525
1
0,7192 0,9636
0,8878
1
0,7836
1
0,9297
1
0,8859
1
0,6371
1
0,6082
1
161
42
α=0,50
Alt
Üst
0,8334
1
0,6816 0,8961
0,8558
1
0,9062
1
0,8266
1
0,6944 0,9761
0,9499
1
0,9499
1
0,9997
1
0,8527
1
0,8479
1
0,8272
1
0,8651
1
0,8877
1
0,9300
1
0,8680
1
0,7343 0,8968
0,8474
1
0,7802
1
0,8888
1
0,9059
1
0,8113
1
0,9543
1
0,9103
1
0,7498
1
0,7191
1
159
39
α=0,75
Alt
Üst
0,9628
1
0,7871 0,9532
0,9110
1
0,9154
1
0,8879
1
0,7805
1
0,9710
1
0,9710
1
1
1
0,8898
1
0,9098
1
0,8677
1
0,8677
1
0,9028
1
0,9300
1
0,9285
1
0,8022 0,9333
0,9004
1
0,8362
1
0,9260
1
0,9155
1
0,8726
1
0,9771
1
0,9360
1
0,8505
1
0,8318
1
160
34
α=1,00
Alt
Üst
1
1
0,9335 0,9960
1
1
0,9769
1
0,9748
1
0,9834
1
0,9996
1
1
1
1
1
1
1
0,9890
1
1
1
0,9738
1
0,9549
1
1
1
0,9798
1
0,8558 0,9310
0,9873
1
0,9785
1
1
1
1
1
0,9692
1
1
1
1
1
0,9742
1
0,9915
1
86
32
Çizelge 57’ye göre, alt sınır etkinlik değerleri bakımından 164 orman işletme şefliğinden α=0,00
ve α=0,25 düzeylerinde Yatağan, Yazır ve Bayır olmak üzere 3 orman işletme şefliği, α=0,50
düzeyinde Bayır, Beyobası, Kırkağaç, Yatağan ve Yazır olmak üzere 5 orman işletme şefliği, α=0,75
düzeyinde Bayır, Çakmak, Yatağan ve Yazır olmak üzere 4 orman işletme şefliği etkindir. Buna
karşılık, α=1,00 düzeyinde 78 orman işletme şefliği etkin, 86 orman işletme şefliği ise etkin değildir.
Etkin olan bu orman işletme şeflikleri aynı zamanda en büyük alt sınır erkinlik değerine de sahiptir.
En küçük alt sınır etkinlik değerini α=0,00 düzeyinde 0,3440 ile Selimiye, α=0,25 düzeyinde
0,3783 ile Aydın, diğer üç α düzeyinde ise sırasıyla 0,4300; 0,4911; 0,5756 ile Ören Orman İşletme
Şefliği almıştır. En küçük alt sınır etkinlik değerine sahip ikinci ve üçüncü orman işletme şeflikleri ise
sırasıyla α=0,00 düzeyinde Aydın (0,3484) ve Gördes (0,3918), α=0,25 düzeyinde Selimiye (0,4034)
ve Ören (0,4075), α=0,50 ve α=0,75 düzeylerinde Aydın (0,4398; 0,5290) ve Çal (0,5016; 0,5464),
α=1,00 düzeyinde ise Çal (0,5930) ve Kayadere (0,6653)’dir.
Çizelge 57’ye göre, üst sınır etkinlik değerlerine yönelik olarak aşağıdaki sonuçlar elde
edilmiştir.
• α=0,00 düzeyinde, Gördes (0,6360), Şahinkaya (0,6631), Buldan (0,6714), Göcek (0,6827),
Turgutlu (0,7273), Yerkesik (0,7308), Kayadere (0,7393), Karacahisar (0,7448), Fethiye (0,7505),
Güneşli (0,7517), Ödemiş (0,7560), Kuyucak (0,7630), Uşak (0,7665), Çivril (0,7787), Çine (0,7856),
Ören (0,7894), Yenice (0,7979), Kelekçi (0,8073), Sarayköy (0,8097), Karpuzlu (0,8143), Torbalı
190
(0,8200), Bozdoğan (0,8498), Boyalı (0,8536), Ulubey (0,8538), Kavaklıdere (0,8585), Kemerbarajı
(0,8622), Yeşilyurt (0,8662), Gölmarmara (0,8736), Çaldere (0,8756), Zeytinliova (0,8783), Çameli
(0,8805), Akhisar (0,8810), Başalan (0,8915), Çal (0,9015), Yuntdağı (0,9335), Ula (0,9402), Aydın
(0,9461), Yatağan (0,9655), Baklan (0,9763), Y.Şakran (0,9834) ve Manisa (0,9946) olmak üzere 41
• α=0,25 düzeyinde, Çal (0,6177), Kayadere (0,6730), Şahinkaya (0,6751), Gördes (0,6775),
Buldan (0,6872), Ören (0,7233), Göcek (0,7245), Yerkesik (0,7421), Turgutlu (0,7635), Ödemiş
(0,7640), Fethiye (0,7671), Karacahisar (0,7723), Karpuzlu (0,7810), Ulubey (0,7852), Çivril (0,7932),
Çine (0,7937), Uşak (0,7969), Kelekçi (0,8130), Torbalı (0,8162), Kuyucak (0,8237), Yenice (0,8378),
Yeşilyurt (0,8399), Ula (0,8488), Güneşli (0,8568), Kavaklıdere (0,8589), Sarayköy (0,8734),
Kemerbarajı (0,8787), Zeytinliova (0,8791), Boyalı (0,8835), Akhisar (0,8864), Söke (0,9045),
Bozdoğan (0,9187), Baklan (0,9231), Aydın (0,9470), Selimiye (0,9471), Çameli (0,9486), Turgut
(0,9604), Çaldere (0,9636), Manisa (0,9680), Başalan (0,9769), Gölmarmara (0,9850) ve Alaşehir
• α=0,50 düzeyinde, Çal (0,5821), Kayadere (0,6461), Ören (0,6747), Şahinkaya (0,7042),
Buldan (0,7059), Gördes (0,7312), Ulubey (0,7467), Yerkesik (0,7526), Yeşilyurt (0,7526), Karacahisar
(0,7644), Karpuzlu (0,7672), Fethiye (0,7867), Göcek (0,7908), Turgutlu (0,7964), Çine (0,8023),
Torbalı (0,8026), Ödemiş (0,8081), Çivril (0,8151), Uşak (0,8260), Kelekçi (0,8299), Ula (0,8343),
Zeytinliova (0,8750), Kemerbarajı (0,8869), Baklan (0,8950), Yenice (0,8961), Kavaklıdere (0,8968),
Kuyucak (0,8970), Akhisar (0,9059), Boyalı (0,9142), Aydın (0,9182), Söke (0,9187), Selimiye
(0,9206), Sarayköy (0,9238), Güneşli (0,9300), Manisa (0,9422), Alaşehir (0,9577), Bozdoğan
(0,9612), Turgut (0,9761) ve Demirci (0,9809) olmak üzere 39 orman işletme şefliği etkin değildir.
• α=0,75 düzeyinde, Çal (0,5952), Ören (0,6312), Kayadere (0,6579), Ulubey (0,7263),
Şahinkaya (0,7370), Karacahisar (0,7381), Buldan (0,7442), Karpuzlu (0,7585), Yerkesik (0,7675),
Gördes (0,8015), Ula (0,8130), Fethiye (0,8160), Turgutlu (0,8251), Çine (0,8325), Aydın (0,8406),
Göcek (0,845), Uşak (0,8478), Çivril (0,8504), Zeytinliova (0,8521), Ödemiş (0,8718), Yeşilyurt
(0,8743), Baklan (0,8838), Kemerbarajı (0,8881), Kelekçi (0,8891), Manisa (0,8928), Alaşehir
(0,9023), Selimiye (0,9272), Kavaklıdere (0,9333), Yenice (0,9532), Akhisar (0,9535), Söke (0,9638),
Boyalı (0,9641), Sarayköy (0,9662) ve Demirci (0,9976) olmak üzere 34 orman işletme şefliği etkin
değildir.
• α=1,00 düzeyinde, Ören (0,6012), Çal (0,6102), Kayadere (0,6713), Ulubey (0,7098),
Karacahisar (0,7237), Aydın (0,7365), Karpuzlu (0,7445), Şahinkaya (0,7741), Yerkesik (0,7816),
Buldan (0,7901), Torbalı (0,7928), Ula (0,8030), Zeytinliova (0,8177), Manisa (0,8200), Turgutlu
(0,8432), Göcek (0,8630), Çine (0,8663), Uşak (0,8687), Baklan (0,8705), Gördes (0,8741),
Kemerbarajı (0,8881), Fethiye (0,8900), Çivril (0,9012), Yeşilyurt (0,9025), Kelekçi (0,9138), Ödemiş
(0,9203), Kavaklıdere (0,9310), Selimiye (0,9413), Gaziemir (0,9683), Alcı (0,9690), Akhisar (0,9879)
ve Yenice (0,9960) olmak üzere 32 orman işletme şefliği etkin değildir.
Üst sınır etkinlik değerleri bakımından Model_Ege_10’un çözümünde, α düzeylerine göre
değişmekle birlikte, Ege Bölgesi’nde bulunan 164 orman işletme şefliğinin 48’i etkin bulunmamıştır
191
(Çizelge 58). En fazla etkin olmayan orman işletme şefliği, 4 adet ile Manisa, Aydın, Milas ve Nazilli
Orman İşletme Müdürlüklerinde bulunmaktadır. Bunları, 3 orman işletme şefliği ile Akhisar, Çal ve
Gördes Orman İşletme Müdürlükleri izlemektedir. Buna karşılık, Eskere, Kemer, Köyceğiz, Marmaris,
Tavas ve Yılanlı Orman İşletme Müdürlüklerinde bulunan orman işletme şefliklerinin ise tamamı
etkindir.
Çizelge 58. Model_Ege_10’da Ege Bölgesi’nde Üst Sınır Etkinlik Değerleri Bazında Etkin Olmayan
Orman İşletme Şeflikleri
İşletme Şefliği
KB No
α=0,00
α=0,25
α=0,50
α=0,75
α=1,00
Acıpayam
Acıpayam
Çal
Çal
Çal
Çameli
Çameli
Denizli
Denizli
Uşak
Uşak
Bayındır
Bayındır
Bergama
Demirci
Demirci
Gördes
Gördes
Gördes
İzmir
Manisa
Manisa
Manisa
Manisa
Akhisar
Akhisar
Akhisar
Aydın
Aydın
Aydın
Aydın
Fethiye
Fethiye
Milas
Milas
Milas
Milas
Muğla
Muğla
Muğla
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Nazilli
Yatağan
Yatağan
Kavaklıdere
Dalaman
Alcı
Kelekçi
Baklan
Çal
Çivril
Boyalı
Çameli
Buldan
Sarayköy
Uşak
Ulubey
Ödemiş
Torbalı
Y.Şakran
Başalan
Demirci
Gördes
Güneşli
Şahinkaya
Gaziemir
Alaşehir
Manisa
Turgutlu
Yuntdağı
Akhisar
Gölmarmara
Zeytinliova
Aydın
Çine
Karpuzlu
Söke
Fethiye
Göcek
Karacahisar
Kayadere
Ören
Selimiye
Ula
Yerkesik
Yeşilyurt
Bozdoğan
Kemerbarajı
Kuyucak
Yenice
Turgut
Yatağan
Kavaklıdere
Çaldere
KB2
KB5
KB8
KB9
KB11
KB13
KB14
KB17
KB24
KB40
KB41
KB46
KB49
KB57
KB59
KB61
KB64
KB66
KB67
KB68
KB79
KB80
KB81
KB83
KB86
KB87
KB91
KB95
KB96
KB97
KB100
KB104
KB105
KB119
KB120
KB122
KB124
KB128
KB130
KB131
KB133
KB136
KB137
KB140
KB144
KB145
KB155
KB158
1
0,8073
0,9763
0,9015
0,7787
0,8536
0,8805
0,6714
0,8097
0,7665
0,8538
0,7560
0,8200
0,9834
0,8915
1
0,6360
0,7517
0,6631
1
1
0,9946
0,7273
0,9335
0,8810
0,8736
0,8783
0,9461
0,7856
0,8143
1
0,7505
0,6827
0,7448
0,7393
0,7894
1
0,9402
0,7308
0,8662
0,8498
0,8622
0,7630
0,7979
1
0,9655
0,8585
0,8756
1
0,8130
0,9231
0,6177
0,7932
0,8835
0,9486
0,6872
0,8734
0,7969
0,7852
0,7640
0,8162
1
0,9769
1
0,6775
0,8568
0,6751
1
0,9996
0,9680
0,7635
1
0,8864
0,9850
0,8791
0,9470
0,7937
0,7810
0,9045
0,7671
0,7245
0,7723
0,6730
0,7233
0,9471
0,8488
0,7421
0,8399
0,9187
0,8787
0,8237
0,8378
0,9604
1
0,8589
0,9636
1
0,8299
0,8950
0,5821
0,8151
0,9142
1
0,7059
0,9238
0,8260
0,7467
0,8081
0,8026
1
1
0,9809
0,7312
0,9300
0,7042
1
0,9577
0,9422
0,7964
1
0,9059
1
0,8750
0,9182
0,8023
0,7672
0,9187
0,7867
0,7908
0,7644
0,6461
0,6747
0,9206
0,8343
0,7526
0,7526
0,9612
0,8869
0,8970
0,8961
0,9761
1
0,8968
1
1
0,8891
0,8838
0,5952
0,8504
0,9641
1
0,7442
0,9662
0,8478
0,7263
0,8718
1,0000
1
1
0,9976
0,8015
1
0,7370
1
0,9023
0,8928
0,8251
1
0,9535
1
0,8521
0,8406
0,8325
0,7585
0,9638
0,8160
0,8450
0,7381
0,6579
0,6312
0,9272
0,8130
0,7675
0,8743
1
0,8881
1
0,9532
1
1
0,9333
1
0,9690
0,9138
0,8705
0,6102
0,9012
1
1
0,7901
1
0,8687
0,7098
0,9203
0,7928
1
1
1
0,8741
1
0,7741
0,9683
1
0,8200
0,8432
1
0,9879
1
0,8177
0,7365
0,8663
0,7445
1
0,8900
0,8630
0,7237
0,6713
0,6012
0,9413
0,8030
0,7816
0,9025
1
0,8881
1
0,9960
1
1
0,9310
1
192

kitabı yüklemek için tıklayınız

Transkript

Benzer belgeler

orman genel müdürlüğü taşra teşkilatı 2016 yılı orman muhafaza

İndir

5- Orman koruma, karantina, korunan alanlar ve yaban hayatı

indir

Orman koruma, karantina, korunan alanlar ve yaban hayatı

http://www.cem.gov.tr/erozyon/AnaSayfa/resimliHaber/14-04

Canilik mi fedakârlık mı?

Ormancılık alanında Finlandiya ile arasındaki ilişkiler hakkında Bilgi

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi